Amazon Bedrock 开发人员体验
借助 Amazon Bedrock,开发人员可以轻松使用各种高性能基础模型从领先的基础模型中选择
借助 Amazon Bedrock,使用多个基础模型(FM)进行构建就像调用 API 那样简单。Amazon Bedrock 提供对领先模型的访问,包括 AI21 Labs 的 Jurassic、Anthropic 的 Claude、Cohere 的 Command and Embed、Meta 的 Llama 2 和 Stability AI 的 Stable Diffusion,以及我们自己的 Amazon Titan 模型。借助 Amazon Bedrock,您可以选择最适合您的使用案例和应用程序要求的基础模型。
![展示 Amazon 基础模型,重点介绍其关键功能和设计元素](https://d1.awsstatic.com/products/bedrock/Bedrock-developer-experience-choose-fms.eb16a20a9b2d935e1f53b87a92405e47964376f3.png)
试用基础模型执行不同的任务
使用交互式平台试用不同的基础模型,包括文本、聊天和图像。平台允许您针对你的使用案例尝试各种模型,以感受模型是否适合给定任务。
![Titan image generator 平台](https://d1.awsstatic.com/products/bedrock/Bedrock-experiment-with-fms.79ecbfbba4d96e7aa408af46aba03d3768a58fd1.png)
评估基础模型 (FM) 以选择最适合您的使用案例的版本
Amazon Bedrock 上的模型评估允许您使用自动和人工评估来为特定使用案例选择 FM。自动模型评估使用精选的数据集并提供预定义的指标,包括准确性、鲁棒性和毒性。对于主观指标,只需使用 Amazon Bedrock 执行几个简单的步骤即可设置人工评估工作流。通过人工评估,您可以引入自己的数据集并定义自定义指标,例如相关性、风格和与品牌声音的一致性。人工评估工作流可以利用您自己的员工作为审核人员,也可以聘请 AWS 管理的团队来执行人工评估,其中 AWS 将聘请熟练的评估人员并代表您管理整个工作流。要了解更多信息,请阅读博客。
![自动模型评估](https://d1.awsstatic.com/products/bedrock/Bedrock-developer-experience-evaluate-fms.35c3c39023ef82bc6543189bd4fa26a45ce0fcac.jpg)
使用您的数据私下自定义基础模型
只需执行几个简单的步骤,即可通过 Amazon Bedrock 从通用模型转变为专为您的业务和使用案例定制的模型。 要针对特定任务调整基础模型,可以使用一种称为微调的技术。只需指向 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中的一些标记示例,Amazon Bedrock 就会复制基本模型,使用您的数据对其进行训练,并创建一个只有您可以访问的微调模型,以便您获得自定义响应。 可以对 Command、Llama 2、Amazon Titan Text Lite 和 Express、Amazon Titan Image Generator 和 Amazon Titan Multimodal Embeddings 模型进行微调。 在 Amazon Bedrock 中调整 Amazon Titan Text Lite 和 Amazon Titan Express 基础模型的第二种方法是持续预训练,这是一种使用未标记数据集为您的领域或行业定制基础模型的技术。 通过微调和持续的预训练,Amazon Bedrock 会为您创建基础模型的私密自定义副本,并且您的数据不会用于训练原始基本模型。您用于自定义模型的数据将通过您的 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)安全传输。要了解更多信息,请阅读博客。
![显示微调模型设置的配置页面](https://d1.awsstatic.com/products/bedrock/Bedrock-privately-customize-fms.d6c07a0de41ba492fec33466f744cf583bebc9d8.png)
Converse API
Converse API 使开发人员能通过一致的方式调用 Amazon Bedrock 模型,避免了根据模型特定的差异(例如推理参数)进行调整的复杂工作。
![描述发出 API 请求的过程的图像,其中展示了两个实体之间的通信](https://d1.awsstatic.com/products/bedrock/bedrock_devexp_P3singleapi_square_med.a7404e7ddb46f3156a7828234bf20111b53f479c.jpg)