利用 AWS Bedrock 驱动生成式 AI：运营卓越的最佳实践
深入讨论
技术性
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本文讨论了在大型企业中使用 Amazon Bedrock 实施生成式 AI 解决方案的挑战和最佳实践。强调了在利用 AWS Well-Architected Framework 时，运营卓越、安全性、合规性和治理的重要性。作者提供了管理复杂性、确保数据隐私和利用可观察性工具以提升性能和成本管理的见解。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1全面覆盖生成式 AI 中运营卓越原则。
- 2详细指导安全性、合规性和治理措施。
- 3关于使用 AWS 服务有效部署 AI 的实用见解。
• 独特见解
- 1可观察性与财务运营（FinOps）结合以管理生成式 AI 解决方案。
- 2确保负责任的 AI 使用的重要性。
• 实际应用
- 本文提供了企业安全高效实施生成式 AI 解决方案的可行策略，是从业者的宝贵资源。
• 关键主题
- 1AWS Well-Architected Framework
- 2生成式 AI 运营挑战
- 3AI 中的安全性和合规性
• 核心洞察
- 1专注于针对生成式 AI 的运营卓越。
- 2集成 AWS 服务以增强可观察性和治理。
- 3管理 AI 复杂性和合规性的实用框架。
• 学习成果
- 1了解部署生成式 AI 解决方案的运营挑战。
- 2学习确保 AI 安全性和合规性的最佳实践。
- 3获得利用 AWS 服务进行有效 AI 管理的见解。
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
“ 生成式 AI 和 AWS Bedrock 简介
尽管生成式 AI 提供了显著的好处，但在不同业务线中推广其应用仍面临挑战。主要关注点包括确保数据隐私、遵循法律合规以及管理运营复杂性。
“ AWS Well-Architected Framework 概述
运营卓越对于成功部署生成式 AI 至关重要。本节讨论组织如何专注于构建增强客户体验的功能，同时管理 AI 的复杂性。
“ 为 AI 解决方案实施可观察性
由于生成式 AI 解决方案可能消耗大量云资源，因此实施强有力的成本管理实践至关重要。AWS 成本探查器和 AWS 预算等工具帮助企业跟踪使用情况并优化支出。
“ AI 部署中的治理与合规
为了降低运营和合规风险，组织应采用最佳实践来开发和部署生成式 AI 解决方案。这包括实施可观察性、自动化流程以及定期完善运营程序。
原始链接：https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/achieve-operational-excellence-with-well-architected-generative-ai-solutions-using-amazon-bedrock/
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