隨著生成式人工智慧和機器學習技術的快速發展，企業對高效率、彈性的AI工具需求也與日俱增。 Amazon Bedrock 和Amazon SageMaker AI 是亞馬遜雲端運算（AWS）提供的兩個核心AI服務，它們為開發者和企業用戶提供了建置、部署和最佳化AI應用的全方位解決方案。 Bedrock 透過支援預訓練模型，簡化了生成式AI的開發，而SageMaker 則涵蓋了機器學習從資料準備到模型訓練、部署的完整流程。在本篇文章中，我們將協助您了解了解Amazon Bedrock 和Amazon SageMaker AI。
兩種AI生成式服務
Amazon Bedrock
- 選擇 Amazon Bedrock，如果您主要需要使用預先訓練的基礎模型進行推理，並希望選擇最適合您用例的基礎模型。 Amazon Bedrock 是一項完全託管的服務，用於建立生成式AI應用程序，並支援多種流行的基礎模型，包括 Anthropic Claude、Cohere Command & Embed、AI21 Labs Jurassic、Meta Llama、Mistral AI、Stable Diffusion XL 和 Amazon Titan。支援的基礎模型會定期更新。
- 透過Amazon Bedrock，您可以建立具有安全性、隱私性和負責任AI特性的生成式AI應用程序，而不受選擇的基礎模型限制。 Amazon Bedrock 提供了獨立於模型的單一API訪問，因此您可以使用不同的基礎模型，並以最小的程式碼變更升級到最新的模型版本。此外，Amazon Bedrock 還支援模型微調以及自訂模型的導入。
- 利用Amazon Bedrock Studio（目前為預覽版），這是一個支援單一登入（SSO）的新型網頁介面，開發者可以使用它與大型語言模型（LLMs）和其他基礎模型（FMs）協作，開展項目，並對生成式AI應用程式進行迭代開發。
Amazon SageMaker AI
- Amazon SageMaker AI 是一項完全託管的服務，旨在幫助您建立、訓練和大規模部署機器學習模型。這包括從零開始建立基礎模型，使用筆記本、調試器、效能分析工具、管道和MLOps等工具。對於需要大量訓練、微調以及對基礎模型進行深度自訂的用例，SageMaker AI 是您的理想選擇。它還可以幫助您應對評估哪個基礎模型最適合您使用案例的潛在挑戰。
- 使用SageMaker AI 的整合開發環境（IDE）來建置、訓練和部署基礎模型。 SageMaker AI 提供對數百種預訓練模型的訪問，包括公開可用的基礎模型。
雖然Amazon Bedrock 和Amazon SageMaker AI 都支援開發ML 和生成式AI 應用程序，但它們的用途不同。
Amazon Bedrock 與SageMaker AI 之間的差異
| 類別 | Amazon Bedrock | Amazon SageMaker AI |
| 使用案例 | 非常適合將AI 功能整合到應用程式中，而無需在客製化模型開發上投入大量資金 | 針對可能需要客製化模型的獨特或專門的AI/ML 需求進行了最佳化 |
| 目標用戶 | 針對沒有深度機器學習專業知識的開發人員和企業進行了最佳化 | 針對資料科學家、機器學習工程師和開發人員進行了最佳化 |
| 客製化 | 您將主要使用預先訓練的模型，但可以根據需要進行微調 | 您擁有完全控制權，並可以根據需要定製或創建模型 |
| 價格 | 根據對服務的API 呼叫次數按使用量付費 | 根據運算資源、儲存和其他服務的使用情況收費 |
| 一體化 | 透過API 呼叫將預先訓練的模型整合到應用程式中 | 將自訂模型整合到應用程式中，提供更多自訂選項 |
| 所需專業知識 | 使用預訓練模型需要具備基本水準的機器學習專業知識2 | 資料科學的工作知識和機器學習技能有助於建立和最佳化模型 |
Amazon Bedrock 和Amazon SageMaker AI 之間的選擇並不總是相互排斥的。在某些情況下，您可能會受益於同時使用這兩種服務。例如，您可以使用Amazon Bedrock 快速原型化和部署基礎模型，然後使用SageMaker AI 進一步完善和最佳化模型以獲得更好的效能。
Amazon Bedrock 和Amazon SageMaker AI 共同構成了AWS在人工智慧領域的強大生態系統。無論是快速整合生成式AI能力，或是管理全流程的機器學習模型，這兩項服務都能為開發者和企業提供高效可靠的技術支援。隨著AI技術的不斷革新，這些工具將繼續推動產業變革，幫助企業在數位化競爭中占得先機。
