KI-Modelle anpassen mit Amazon Bedrock und HashiCorp Terraform
Die 5 wichtigsten Aussagen:
- Mit Amazon Bedrock können benutzerdefinierte Modelle erstellt werden, die auf die spezifischen Anforderungen und den Stil eines Unternehmens zugeschnitten sind.
- Es werden zwei Methoden zur Modellanpassung unterstützt: Fine-Tuning und fortgesetztes Pre-Training.
- Fine-Tuning ermöglicht die Verbesserung der Modellgenauigkeit durch die Bereitstellung eines eigenen trainierten Datensatzes.
- Fortgesetztes Pre-Training ermöglicht das Training von Modellen mit eigenen unbeschrifteten Daten, um die Domänenspezifität zu erhöhen.
- Mit Terraform kann der Prozess der Datenvorbereitung und Modellanpassung automatisiert werden.
Ganzen Artikel lesen: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/streamline-custom-model-creation-and-deployment-for-amazon-bedrock-with-provisioned-throughput-using-terraform/
KI-Update in Kurzform:
In diesem Beitrag wird gezeigt, wie Sie mithilfe von Terraform Amazon Bedrock Custom Models erstellen können. Amazon Bedrock ermöglicht es Ihnen, Ihre eigenen Modelle anzupassen und an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Der Beitrag enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie ein benutzerdefiniertes Modell erstellen, Daten herunterladen, ein S3-Bucket erstellen und vieles mehr. Durch die Verwendung von Terraform können Sie den gesamten Prozess automatisieren und wiederholbar machen. Der Beitrag enthält auch Best Practices und Überlegungen sowie Informationen zur Bereinigung der Ressourcen, wenn Sie sie nicht mehr benötigen. Wenn Sie daran interessiert sind, benutzerdefinierte KI-Modelle zu erstellen, ist dieser Beitrag ein guter Ausgangspunkt.