Yahoo奇摩新聞 Amazon SageMaker、Amazon Bedrock平台更新，讓人工智慧訓練、佈署建置變得更簡單
Amazon SageMaker、Amazon Bedrock平台更新，讓人工智慧訓練、佈署建置變得更簡單
因應市場對於自動生成式人工智慧應用需求增加，AWS在此次re:Invent 2024活動宣布推出全新Amazon SageMaker機器學習平台，同時也將更多人工智慧模型、工具應用整合至Amazon Bedrock平台，同時也藉由整合更多Amazon Q技術應用，讓更多AWS平台用戶能更容易建造人工智慧應用服務。
讓人工智慧模型建立、訓練變得更有效率
針對Amazon SageMaker更新部分，除了強調會透過統一介面協助以最佳工具協助分析數據，挑選合適人工智慧模型，讓用戶能更容易客製化建造、佈署合適的人工智慧應用服務，並且能藉由Amazon SageMaker HyperPod擴展、加速建構自動生成式人工智慧模型。
而在目前市場需求瞬息萬變、資料內容也持續更新情況，人工智慧模型訓練需求變得必須更有效率，因此AWS此次更針對Amazon SageMaker HyperPod提出彈性訓練方案，讓用戶能在不影響既有服務運作情況下，更有效率地持續訓練人工智慧模型，標榜能提耕高達90%以上效率。
另外，Amazon SageMaker HyperPod也能藉由新增加的任務治理功能，以動態執行方式維持既有服務運作，但是能讓人工智慧模型訓練、微調與推論學習更有效率，並且連帶降低整體成本開銷。
為了進一步強化Amazon SageMaker平台應用資源，AWS目前也在此平台納入合作夥伴提供人工智慧應用服務，同時也強調在Amazon SageMaker平台確保資料與隱私安全，讓用戶能藉由這些應用服務建造更負責任的人工智慧模型。
包含Comet、deepchecks、fiddler AI、LAKERA AI等人工智慧技術公司，目前都已經藉由AWS SageMaker平台訓練、佈署其人工智慧模型應用資源，而Autodesk也強調透過AWS平台資源建構諸多人工智慧應用服務。
整合更多人工智慧模型資源
至於在Amazon Bedrock平台更新部分，則是持續納入更多人工智慧模型，目前包含AI21labs、Anthropic、cohere、Meta、Mistral AI、stability.ai旗下人工智慧模型資源都能透過Amazon Bedrock平台佈署硬用，同時也將此次公布的亞馬遜自有人工智慧模型Nova納入，另外更宣布與針對大型企業建構編程人工智慧模型的poolside合作，將使其兩項人工智慧數位助理malibu、point應用資源整合至Amazon Bedrock平台。
其他更新也包含納入stability.ai新版圖像生成人工智慧模型Stable Diffusion 3.5，同時也整合Luma AI旗下可生成擬真、高品質動態影片的RAY2模型，而Luma AI也強調其模型是以Amazon SageMaker HyperPod進行更大規模訓練，因此能產生更擬真、自然的圖文生成影片內容。
而亞馬遜更宣布在Amazon Bedrock平台導入市集 (Marketplace)項目，藉此讓更多人工智慧模型能藉由Aamzon Bedrock平台託管使用，讓用戶能在此平台測試、導入超過100款熱門、新興或特定領域的人工智慧模型，並且藉由Amazon Bedrock平台導入、佈署應用。
為了進一步提升人工智慧模型執行效率，AWS更宣布在Amazon Bedrock平台加入指令快取功能，藉此加快平台內以指令呼叫API執行速度，同時也能藉由減緩多達85%延遲情況，進而降低高達90%的成本開銷，另外更加入智慧化指令執行路徑功能，讓系統能依照指令自動判斷呼叫最佳API，並且透過最合適的人工智慧模型執行需求。
人工智慧運作背後：在短時間內於眾多數據資料找答案
在人工智慧應用服務運作背後，更多時候其實是在眾多數據資料尋找答案，因此AWS藉由在以機器學習運作、提供快速找到解答的Amazon Kendra增加Generative AI Index功能，可串連儲存在微軟SharePoint、OneDrive，或是Salesforce等服務的資料，並且接入Amazon Q Business等資料查詢方式，讓用戶能在其人工智慧服務更快找到所需答案，同時能更快做出互動回應。
同時，在RAG檢索增強生成處理過程中，其實需要串聯更多結構化資料，藉此加快資料檢索生成效率，此次更新增加的GraphRAG功能，則可透過知識圖表 (knowledge graphs)形式識別更多關聯資料，讓最終彙整資料可以更貼近需求。
至於針對非結構化資料，例如影片、圖像等必須事先逐一建立相關描述標籤的內容，此次則是透過Data Automation功能，將此類非結構化資料以自動生成式人工智慧方式自動產生描述內容，而用戶也能依照需求自訂建立描述的方式，使其更符合業務法規要求，另外也將確保人工智慧運作不會「越矩」的Amazon Bedrock Guardrails功能加入多模運作。
配合Amazon Bedrock Guardrails確保人工智慧不會越矩，目前也加入對應多模糾錯功能，使其能識別更多影像資料內容是否合規，避免在人工智慧運作時輸出不當結果。
而目前也能在Amazon Bedrock平台透過簡單操作即可建構Agents助理服務，使其協助可執行指定任務工作，甚至能透過多個Agents助理服務合作處理複雜、多步驟事宜。
整合更多Amazon Q技術資源
其他部分，AWS也強調將Amazon Q技術應用在Amazon SageMaker與Amazon Bedrock平台，讓用戶能輕鬆透過自然語言互動，即可快速建立機器學習訓練，僅而建構人工智慧模型，其他也透過Amazon Q技術識別非結構化資料，讓更多內容可以轉換為結構化資料，甚至可以在不同場景識別關鍵數據資料，以利在人工智慧應用檢索中更快生成相應「解答」。
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