AWS объявила о новых возможностях в Amazon Bedrock и Amazon SageMaker AI на своей конференции AWS re:Invent в среду. Эти новые возможности призваны упростить разработчикам создание и доработку пользовательских больших языковых моделей (LLM).
Облачный провайдер вводит бессерверную настройку моделей в SageMaker, что позволяет разработчикам начать построение модели, не задумываясь о вычислительных ресурсах или инфраструктуре, сообщает Анкур Мехротра, генеральный менеджер AI‑платформ в AWS, в интервью TechCrunch.
Чтобы воспользоваться этими бессерверными возможностями построения моделей, разработчики могут воспользоваться либо самостоятельным пошаговым интерфейсом «point-and-click», либо режимом с агентом, где они могут задавать команды SageMaker на естественном языке. Функция с агентом выпускается в предварительном просмотре.
«Если вы клиент из сферы здравоохранения и хотите, чтобы модель лучше понимала определённую медицинскую терминологию, вы просто направляете запрос в SageMaker AI, при наличии размеченных данных выбираете технику, и SageMaker автоматически донастраивает модель», — сказал Мехрота.
Эта возможность доступна для настройки собственных моделей Nova от Amazon, а также некоторых открытых моделей (с публично доступными весами), включая DeepSeek и Llama от Meta.
AWS также запускает Reinforcement Fine‑Tuning в Bedrock, позволяющий разработчикам выбрать функцию вознаграждения или предустановленный рабочий процесс, после чего Bedrock автоматически выполнит процесс настройки модели от начала до конца.
Передовые LLM — то есть самые современные AI‑модели — и их настройка, судя по всему, стали ключевыми направлениями AWS на этой конференции.
AWS объявила о Nova Forge — сервисе, в рамках которого AWS будет создавать кастомные модели Nova для корпоративных клиентов за 100 000 долларов в год, — в ключевой речи CEO AWS Мэтта Гармэна во вторник.
«Многие наши клиенты спрашивают: — «Если мой конкурент имеет доступ к той же модели, как я могу выделиться?» — сказал Мехрота. — «Как построить уникальные решения, оптимизированные под мой бренд, мои данные, мой кейс, и как выделиться?» Мы обнаружили, что ключ к решению этой задачи — возможность создавать кастомные модели», — добавил он.
У AWS пока нет значительной пользовательской базы для своих AI‑моделей. Исследование Menlo Ventures, проведённое в июле, показало, что предприятия значительно предпочитают Anthropic, OpenAI и Gemini другим моделям. Однако возможность настраивать и дорабатывать такие LLM может обеспечить AWS конкурентное преимущество.
Следите за всей редакционной колонкой TechCrunch о ежегодном событии в сфере корпоративных технологий здесь, и смотрите все анонсы, которые вы могли пропустить до сих пор.
Автор – Rebecca Szkutak
