Amazon Bedrock新增的“專有模型導入功能”意義何在？怎么玩轉？快訊
隨著Amazon Bedrock專有模型導入功能的推出，專有模型導入功能意義重大 借助全新的Amazon Bedrock專有模型導入功能，企業客戶能夠將他們自己的定制模型與Amazon Bedrock內置的高級生成式AI工具相結合。
【TechWeb】4月25日消息，亞馬遜云科技全球同步發布Amazon Bedrock重磅更新，新的功能包括專有模型導入功能，為特定應用場景選擇最佳模型的模型評估功能，為生成式AI應用程序提供易于實施的保護措施的Guardrails功能，以及新增了更多可選擇的新模型，包括Amazon Titan Image Generator、Meta Llama 3基礎模型已正式可用。
更多信息請見（Amazon Bedrock上新專有模型導入、模型評估等功能https://www.techweb.com.cn/internet/2024-04-24/2943938.shtml）
Amazon Bedrock是亞馬遜云科在去年4月份推出的一項全新的全托管服務，它允許用戶通過API訪問亞馬遜云科技和第三方基礎模型提供商的預訓練基礎模型。
此次重磅功能更新恰逢Amazon Bedrock推出一周年。
亞馬遜云科技AI和數據副總裁Swami Sivasubramanian介紹道：“企業應用Amazon Bedrock正呈現出爆炸式的增長。成千上萬不同規模，來自不同行業的企業選擇Amazon Bedrock作為他們生成式AI戰略的核心基礎，它極大加速并簡化了企業從試驗階段到實際生產的轉變?！?/p>
專有模型導入功能意義重大
借助全新的Amazon Bedrock專有模型導入功能，只需點擊幾下，企業用戶即可將他們使用Amazon SageMaker或其他工具開發的模型集成到Amazon Bedrock平臺上，以完全托管的API形式進行訪問。
Amazon Bedrock專有模型導入功能現已推出預覽版并支持三種開放模型架構：Flan-T5、Llama和Mistral，并計劃未來支持更多模型。
此次推出的全新專有模型導入功能可謂意義重大。
這意味著通過該服務，企業客戶能夠在Amazon Bedrock上接入其定制模型，從而能夠利用Amazon Bedrock內置的一系列功能。這將有利于客戶降低模型成本，同時享受Serverless提供的易用性，全面加速應用開發。
對亞馬遜云科技來說，專有模型導入功能的推出，打通了Amazon Bedrock和Amazon SageMaker的工具鏈連接，讓二者的能力發揮出1+1>2的效果。
為何如此說呢。在此之前，Amazon Bedrock和Amazon Sagemaker可以說是兩個獨立的服務。
Amazon SageMaker是亞馬遜云科技在2017年推出的端到端的機器學習平臺，它的功能包括從數據標注到數據訓練、再到部署、上線以后的持續監控以及基于原始數據的再迭代等端到端的能力。
Amazon SageMaker提供的模型訓練功能，可以從頭開始訓練模型或對現有的公開模型如Llama、Mistral和Flan-T5進行高級定制。
當亞馬遜云科技的客戶需要用自有數據構建這些模型時，他們通常是依賴Amazon SageMaker來訓練定制自己的專有模型。
而Amazon Bedrock內置了眾多第三方基礎大模型和高級生成式AI工具供用戶通過API訪問使用。
現在，隨著Amazon Bedrock專有模型導入功能的推出，企業客戶能夠將他們自己的定制模型與Amazon Bedrock內置的高級生成式AI工具相結合，如知識庫、Guardrails、代理（Agents）和模型評估等，而無需自行開發這些功能。
這一新功能讓企業能夠輕松地通過同一API訪問Amazon Bedrock的模型與自己的定制模型組合，這給企業在選擇和使用模型的靈活性方面帶來進一步躍升。
10分鐘完成模型導入
亞馬遜云科技還同步發布了“在Amazon Bedrock中導入自定義模型”的教程。
演示教程中，在向Amazon Bedrock導入一個微調的Mistral-7 B-v0.1語言模型，只用了10分鐘就完成。
步驟：
在Amazon Bedrock控制臺中，從導航窗格的Foundation models部分選擇Imported models。
選擇要導入的模型MistralLite，是一個微調的Mistral-7 B-v0.1語言模型，具有處理32K tokens的能力。
在模型導入設置中選擇模型權重，然后選擇上傳模型的位置。
大約10分鐘就完成了導入。
在控制臺中就能看到導入的模型MistralLite。
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