Логотип AiToolGo

Использование генеративного ИИ с AWS Bedrock: лучшие практики для операционного совершенства

Глубокое обсуждение
Технический
 0
 0
 11
В этой статье обсуждаются проблемы и лучшие практики внедрения генеративных ИИ-решений в крупных предприятиях с использованием Amazon Bedrock. Подчеркивается важность операционного совершенства, безопасности, соблюдения норм и управления при использовании AWS Well-Architected Framework. Авторы предоставляют идеи по управлению сложностью, обеспечению конфиденциальности данных и использованию инструментов наблюдаемости для повышения производительности и управления затратами.
  • основные моменты
  • уникальные идеи
  • практическое применение
  • ключевые темы
  • ключевые выводы
  • результаты обучения

  • • основные моменты

    • 1
      Всеобъемлющее освещение принципов операционного совершенства в генеративном ИИ.
    • 2
      Подробные рекомендации по мерам безопасности, соблюдения норм и управления.
    • 3
      Практические идеи по использованию сервисов AWS для эффективного развертывания ИИ.

  • • уникальные идеи

    • 1
      Интеграция наблюдаемости и FinOps для управления генеративными ИИ-решениями.
    • 2
      Важность защитных мер для обеспечения ответственного использования ИИ.

  • • практическое применение

    • Статья предоставляет практические стратегии для предприятий по безопасному и эффективному внедрению генеративных ИИ-решений, что делает ее ценным ресурсом для практиков.

  • • ключевые темы

    • 1
      AWS Well-Architected Framework
    • 2
      Операционные проблемы генеративного ИИ
    • 3
      Безопасность и соблюдение норм в ИИ

  • • ключевые выводы

    • 1
      Фокус на операционном совершенстве, адаптированном для генеративного ИИ.
    • 2
      Интеграция сервисов AWS для улучшенной наблюдаемости и управления.
    • 3
      Практические рамки для управления сложностью ИИ и соблюдения норм.

  • • результаты обучения

    • 1
      Понять операционные проблемы развертывания генеративных ИИ-решений.
    • 2
      Изучить лучшие практики обеспечения безопасности и соблюдения норм в ИИ.
    • 3
      Получить идеи по использованию сервисов AWS для эффективного управления ИИ.
примеры
учебные пособия
примеры кода
визуальные материалы
основы
продвинутый контент
практические советы
лучшие практики

“ Введение в генеративный ИИ и AWS Bedrock

Хотя генеративный ИИ предлагает значительные преимущества, масштабирование его внедрения в различных бизнес-направлениях представляет собой вызов. Ключевые проблемы включают обеспечение конфиденциальности данных, соблюдение юридических норм и управление операционными сложностями.

“ Обзор AWS Well-Architected Framework

Операционное совершенство имеет решающее значение для успешного развертывания генеративного ИИ. В этом разделе обсуждается, как организации могут сосредоточиться на создании функций, которые улучшают клиентский опыт, управляя при этом сложностями ИИ.

“ Реализация наблюдаемости для ИИ-решений

Поскольку генеративные ИИ-решения могут потреблять значительные облачные ресурсы, внедрение надежных практик управления затратами имеет жизненно важное значение. Инструменты, такие как AWS Cost Explorer и AWS Budgets, помогают предприятиям отслеживать использование и оптимизировать расходы.

“ Управление и соблюдение норм в развертывании ИИ

Чтобы снизить операционные и комплаенс-риски, организациям следует применять лучшие практики для разработки и развертывания генеративных ИИ-решений. Это включает в себя внедрение наблюдаемости, автоматизацию процессов и регулярное совершенствование операционных процедур.

 Оригинальная ссылка: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/achieve-operational-excellence-with-well-architected-generative-ai-solutions-using-amazon-bedrock/

Комментарий(0)

user's avatar

      Похожие учебные материалы

      Связанные инструменты