亚马逊AWS官方博客
·
使用 AWS CDK 从 Amazon SageMaker JumpStart 部署生成式人工智能模型
💡
原文中文，约14100字，阅读约需34分钟。
📝
内容提要
本文介绍了使用AWS CDK部署图像和文本生成式人工智能模型的步骤和注意事项，以及AWS Bedrock服务的使用方法。同时，提供了清理基础设施的命令和Web应用程序的容器化和部署。
🎯
关键要点
- 机器学习技术的快速进步促使各行业客户迅速采用机器学习以实现业务转型。
- 生成式人工智能能够创造新内容，包括对话、故事、图像、视频和音乐，具有颠覆多个行业的潜力。
- 根基模型（FM）与传统机器学习模型不同，能够适应多种任务，无需为每个任务收集带标签的数据。
- Amazon SageMaker JumpStart 提供预训练的开源模型和解决方案模板，帮助用户快速开始机器学习。
- AWS Bedrock 提供通过初创企业的预训练模型构建生成式人工智能应用程序的服务，并与 AWS 工具集成。
- 使用 AWS CDK 部署图像和文本生成式人工智能模型的步骤包括设置基础设施、克隆应用程序、创建虚拟环境等。
- Web 应用程序基于 Streamlit 构建，使用 Amazon ECS 和 AWS Fargate 托管，并通过 API Gateway 与模型交互。
- 在使用生成式人工智能模型时，用户可以通过 Web 应用程序生成图像和文本。
- 清理创建的基础设施以避免不必要的费用是必要的，使用命令 $ cdk destroy --all 可以完成此操作。
- 文章总结了如何使用 AWS CDK 部署生成式人工智能模型，并邀请用户在 GitHub 上测试和贡献代码。
➡️
