随着生成式人工智能和机器学习技术的飞速发展，企业对高效、灵活的AI工具需求也与日俱增。Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 是亚马逊云计算（AWS）提供的两项核心AI服务，它们为开发者和企业用户提供了构建、部署和优化AI应用的全方位解决方案。Bedrock 通过支持预训练模型，简化了生成式AI的开发，而 SageMaker 则覆盖了机器学习从数据准备到模型训练、部署的完整流程。在本篇文章中，我们将帮助您了解了解 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI。
两种AI生成式服务
Amazon Bedrock
- 选择 Amazon Bedrock，如果您主要需要使用预训练的基础模型进行推理，并希望选择最适合您用例的基础模型。Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，用于构建生成式AI应用程序，并支持多种流行的基础模型，包括 Anthropic Claude、Cohere Command & Embed、AI21 Labs Jurassic、Meta Llama、Mistral AI、Stable Diffusion XL 和 Amazon Titan。支持的基础模型会定期更新。
- 通过 Amazon Bedrock，您可以构建具有安全性、隐私性和负责任AI特性的生成式AI应用程序，而不受选择的基础模型限制。Amazon Bedrock 提供了独立于模型的单一API访问，因此您可以使用不同的基础模型，并以最小的代码更改升级到最新的模型版本。此外，Amazon Bedrock 还支持模型微调以及自定义模型的导入。
- 利用 Amazon Bedrock Studio（目前为预览版），这是一个支持单点登录（SSO）的新型网页界面，开发者可以使用它与大型语言模型（LLMs）和其他基础模型（FMs）协作，开展项目，并对生成式AI应用程序进行迭代开发。
Amazon SageMaker AI
- Amazon SageMaker AI 是一项完全托管的服务，旨在帮助您构建、训练和大规模部署机器学习模型。这包括从零开始构建基础模型，使用笔记本、调试器、性能分析工具、管道和MLOps等工具。对于需要大量训练、微调以及对基础模型进行深度定制的用例，SageMaker AI 是您的理想选择。它还可以帮助您应对评估哪个基础模型最适合您用例的潜在挑战。
- 使用 SageMaker AI 的集成开发环境（IDE）来构建、训练和部署基础模型。SageMaker AI 提供对数百种预训练模型的访问，包括公开可用的基础模型。
虽然 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 都支持开发 ML 和生成式 AI 应用程序，但它们的用途不同。
Amazon Bedrock 与 SageMaker AI 之间的差异
| 类别 | Amazon Bedrock | Amazon SageMaker AI |
| 使用案例 | 非常适合将 AI 功能集成到应用程序中，而无需在定制模型开发上投入大量资金 | 针对可能需要定制模型的独特或专门的 AI/ML 需求进行了优化 |
| 目标用户 | 针对没有深度机器学习专业知识的开发人员和企业进行了优化 | 针对数据科学家、机器学习工程师和开发人员进行了优化 |
| 定制 | 您将主要使用预先训练的模型，但可以根据需要进行微调 | 您拥有完全控制权，并可以根据需要定制或创建模型 |
| 价格 | 根据对服务的 API 调用次数按使用量付费 | 根据计算资源、存储和其他服务的使用情况收费 |
| 一体化 | 通过 API 调用将预先训练的模型集成到应用程序中 | 将自定义模型集成到应用程序中，提供更多自定义选项 |
| 所需专业知识 | 使用预训练模型需要具备基本水平的机器学习专业知识2 | 数据科学的工作知识和机器学习技能有助于建立和优化模型 |
Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 之间的选择并不总是相互排斥的。在某些情况下，您可能会受益于同时使用这两种服务。例如，您可以使用 Amazon Bedrock 快速原型化和部署基础模型，然后使用 SageMaker AI 进一步完善和优化模型以获得更好的性能。
Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 共同构成了AWS在人工智能领域的强大生态系统。无论是快速集成生成式AI能力，还是管理全流程的机器学习模型，这两项服务都能为开发者和企业提供高效可靠的技术支持。随着AI技术的不断革新，这些工具将继续推动行业变革，帮助企业在数字化竞争中占得先机。
