AWS最近在Amazon Bedrock和AWS SageMaker JumpStart中推出了Meta的最新基础模型Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。这两个多模态模型分别拥有170亿和2880亿参数，Llama 4 Scout适合通用任务，而Llama 4 Maverick在推理和编码方面表现更佳，均能提高计算效率并降低成本。

Meta的新一代Llama 4模型已在Amazon SageMaker JumpStart上线，具备多模态能力和更长的上下文窗口，降低了企业使用AI的门槛与成本。

亚马逊网络服务将Bria AI的文本生成图像模型整合进SageMaker JumpStart，推出Bria 2.3、2.2 HD和2.3 Fast版本，以满足企业的视觉内容需求。Bria模型注重合规性和安全性，支持高分辨率输出和快速响应，适用于多种应用场景。开发者可通过SageMaker Studio和Python SDK进行定制和部署。

AWS峰会在全球举行，发布了人工智能方面的新内容，包括Anthropic的Claude 3 Opus和Meta Llama 3在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker JumpStart中的推出。Amazon SageMaker Studio的JupyterLab现在包括内置的SQL扩展，Amazon EKS的成本分配数据可以在AWS成本和使用情况报告中查看。AWS KMS推出了自动密钥轮换增强功能，Amazon Personalize现在提供自动训练。还有其他AWS新闻，如PartyRock生成式人工智能黑客马拉松的获胜者和AWS开源新闻和更新。

本文介绍了如何在AWS上使用Amazon SageMaker JumpStart部署生成式人工智能模型，包括GPT2和Stable Diffusion 2.0。同时提供了Autodesk客户案例和AWS DeepComposer简介。作者是AWS高级技术培训师。

本文介绍了如何将对话历史记录保存到外部持久机制中，以及在多轮对话中使用生成摘要来添加上下文并限制对话历史记录的使用，以削减机器人会话大小并保持较低的Lambda函数内存消耗。文章还提到了调整语言模型以获得最佳结果的方法，包括微调随机性和确定性等高级LLM参数。作者计划在下一篇文章中协助读者了解如何使用自己的数据微调预训练的LLM支持的聊天机器人。

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。

本文介绍了使用基于检索式增强生成（RAG）的方法解决大型语言模型（LLM）中的问答任务。文章介绍了 LangChain 框架和 SageMaker JumpStart，以及如何使用它们来创建嵌入模型、加载特定领域的文档并创建索引，以及如何使用索引搜索相关上下文并将其传递给 LLM 模型。文章还介绍了使用 SageMaker 和 LangChain 实现具有更多定制的 RAG 的替代方法，以及使用 KNN 算法实现基于 RAG 的方法来查找相关文档。

本文介绍了如何在没有互联网连接的VPC中使用Amazon SageMaker JumpStart部署Flan-T5 XXL模型。作者是AWS的机器学习专家级解决方案架构师，帮助客户构建生成式人工智能和机器学习解决方案。

现在可以在Amazon SageMaker JumpStart中使用Llama 2基础模型。使用JumpStart快速部署Llama 2模型，并结合Gradio工具创建LLM应用。Llama 2是自回归语言模型，适用于商业和研究用途。SageMaker JumpStart提供了6个版本的Llama-2模型。使用JumpStart或Notebook在SageMaker中部署推理节点。部署完成后，可以使用Gradio与模型交互。参考提供的链接获取完整代码。通过Gradio链接测试聊天页面。使用SageMaker JumpStart和Notebook部署Llama 2模型，结合Gradio构建生成式AI应用。无需担心基础设施搭建和运维，拥有良好的开源项目体验。

本文介绍如何结合Amazon SageMaker JumpStart、Elasticsearch和Hugging Face开源大语言模型，构建基于检索增强生成（RAG）的生成式AI解决方案。该方案通过离线数据摄取和实时查询流程，利用Elasticsearch的向量搜索能力，为企业提供安全、成本效益高的领域特定问答服务，并支持混合搜索以提升结果准确性。