Что такое Amazon Web Services (AWS)?

Amazon Web Services (AWS) — это самая всеобъемлющая и широко используемая облачная платформа в мире, предлагающая более 200 полнофункциональных сервисов из центров обработки данных по всему миру. Для искусственного интеллекта AWS предоставляет обширную и интегрированную экосистему сервисов, которые поддерживают весь жизненный цикл машинного обучения (ML). От подготовки данных и создания моделей до обучения, развертывания и управления, AWS предлагает инструменты и инфраструктуру, необходимые разработчикам и специалистам по данным для создания сложных ИИ-приложений в любом масштабе. Ключевые предложения включают Amazon SageMaker для сквозного ML, Amazon Bedrock для доступа к базовым моделям и доступ к высокопроизводительным вычислениям, включая передовые экземпляры GPU.

Ключевые Особенности

• Amazon SageMaker: Полностью управляемый сервис, который предоставляет каждому разработчику и специалисту по данным возможность быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML). Он включает модули для разметки данных, ноутбуки, обучение моделей и развертывание в один клик.
• Amazon Bedrock: Управляемый сервис, который предлагает доступ к ряду высокопроизводительных базовых моделей (FM) от ведущих ИИ-компаний, таких как AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta и Amazon, через единый API.
• Высокопроизводительные вычисления: Доступ к новейшим GPU от NVIDIA (например, экземпляры P5 с GPU H100) и специально разработанным чипам AWS, включая AWS Trainium для обучения и AWS Inferentia для инференса, обеспечивая экономически эффективную производительность.
• Комплексные сервисы данных: Богатый набор сервисов для хранения, обработки и анализа данных, таких как Amazon S3 (объектное хранилище), Amazon Redshift (хранилище данных) и AWS Glue (ETL), которые легко интегрируются с рабочими процессами ИИ.

Сценарии Использования

• Генеративные ИИ-приложения: Создание и масштабирование приложений, таких как чат-боты, генераторы контента и изображений, а также текстовые суммаризаторы, с использованием мощных базовых моделей, доступных через Amazon Bedrock.
• Крупномасштабное обучение моделей: Обучение сложных моделей глубокого обучения на огромных наборах данных с использованием распределенного обучения на кластерах мощных экземпляров GPU или Trainium.
• Предиктивная аналитика: Использование Amazon SageMaker для создания и развертывания моделей для бизнес-прогнозирования, обнаружения мошенничества, прогнозирования оттока клиентов и персонализированных рекомендаций.
• Компьютерное зрение и НЛП: Разработка и развертывание моделей для распознавания изображений, анализа видео, понимания естественного языка и приложений преобразования текста в речь.

Начало Работы

Вот пример в стиле “Hello World”, как вызвать базовую модель с помощью Amazon Bedrock и AWS SDK для Python (Boto3). Этот пример вызывает модель Claude от Anthropic.

Сначала убедитесь, что у вас установлен и настроен Boto3: ```bash pip install boto3

Затем используйте следующий код на Python: ```python import boto3 import json

Создайте клиент времени выполнения Bedrock

bedrock_runtime = boto3.client(service_name=’bedrock-runtime’, region_name=’us-east-1’)

Определите промпт и параметры модели

prompt = “Привет, мир! Пожалуйста, напиши короткое стихотворение об ИИ.” kwargs = { “modelId”: “anthropic.claude-v2”, “contentType”: “application/json”, “accept”: “/”, “body”: json.dumps({ “prompt”: f”\n\nHuman: {prompt}\n\nAssistant:”, “max_tokens_to_sample”: 300, “temperature”: 0.7, “top_p”: 1, }) }

Вызовите модель

response = bedrock_runtime.invoke_model(**kwargs)

Обработайте и выведите ответ

response_body = json.loads(response.get(‘body’).read()) print(response_body.get(‘completion’))

Цены

AWS работает по модели ценообразования “Оплата по мере использования”. Вы платите только за те отдельные услуги, которые вам нужны, и только за то время, пока вы их используете, без долгосрочных контрактов или сложных лицензий. Для ИИ-сервисов цены обычно основаны на времени использования экземпляра (для обучения и хостинга), объеме обработанных данных и количестве запросов к API. AWS также предлагает Бесплатный уровень для многих сервисов, что позволяет новым пользователям получить практический опыт без начальных затрат.