AWS 上的生成式 AI 教程
AWS 提供了各种工具，例如 SageMaker、Lamda 和 EC2，用于构建、训练和部署生成式 AI 模型。AWS 还为我们提供了灵活的基础设施来处理训练和推理工作负载。
在 AWS 上使用 生成式 AI 是安全的，因为 AWS 提供了全面的安全功能，例如加密、身份管理和网络隔离，以确保您的生成式 AI 工作负载保持安全。诸如 AWS 密钥管理服务 (KMS) 和身份和访问管理 (IAM) 之类的服务允许您控制访问并保护生成式 AI 管道中的数据。
谁应该学习 AWS 上的生成式 AI?
此 AWS 上的生成式 AI 教程可以使不同的受众受益，包括 −
- 数据科学家 − 那些希望探索生成式 AI 应用程序(例如创建合成数据、AI 艺术或文本生成模型)的人。
- 机器学习工程师 − 想要了解如何在 AWS 基础设施上部署和优化生成式 AI 模型的专业人士。
- AI 爱好者 −对尖端 AI 开发感兴趣并渴望尝试使用 AWS 工具执行生成任务的个人。
- 开发人员 − 希望将生成 AI 功能集成到其应用程序中的程序员。
- 商业领袖 − 希望探索生成 AI 如何使用 AWS 为其业务创造价值的决策者。
- 学生和研究人员 − 希望获得使用 AWS 执行生成 AI 项目的实践知识的 AI 领域的学习者。
- AI 顾问 −帮助企业实施 AI 解决方案并正在寻找用于生成 AI 的灵活云解决方案的专业人士。
学习 AWS 上的生成 AI 的先决条件
要使用和理解 AWS 上的生成 AI，读者应该具备 −
- 对人工智能和机器学习有基本了解 − 熟悉人工智能概念、机器学习算法和神经网络。
- 编程知识 −了解 Python，因为它广泛应用于机器学习，尤其是 AWS SDK 和 AI 库，如 TensorFlow 或 PyTorch。
- AWS 基础知识 − 了解用于管理基础设施、存储和权限的核心 AWS 服务，如 EC2、S3 和 IAM。
- 具有 AWS SageMaker 经验 − 具备 AWS SageMaker 或类似 ML 平台的基本知识，可用于训练和部署模型。
- 熟悉云计算概念 −了解云计算的工作原理，包括基础设施、扩展和无服务器架构。
- 处理数据 − 具有使用数据集训练 AI 模型的经验，包括预处理和数据处理。
- 访问 AWS 账户 − 一个活跃的 AWS 账户，用于访问 SageMaker、Lambda 和 S3 等服务，并熟悉成本管理。
有关 AWS 上的生成式 AI 的常见问题解答
在本节中，我们收集了一组有关 AWS 上的生成式 AI 的常见问题及其答案 −
1.什么是生成式人工智能?它是如何工作的?
生成式人工智能是指能够基于训练数据生成新内容(例如文本、图像或音频)的人工智能系统。这些模型使用神经网络来学习数据中的模式和结构。
一旦学习完成，神经网络便可以创建类似于人类生成内容的输出。AWS 提供 SageMaker 等服务来高效地训练和部署这些模型。
2. 如何使用 AWS 构建生成式人工智能模型?
AWS 提供 SageMaker 和 EC2 等各种工具来构建、训练和部署生成式人工智能模型。您可以先上传数据集，然后使用预构建的模型或训练自己的模型。
训练完成后，您现在可以部署模型进行预测或生成新内容。AWS 为我们提供了灵活的基础设施来处理训练和推理工作负载。
3.哪些 AWS 服务最适合生成式 AI?
AWS SageMaker、Lambda 和 Elastic Inference 是一些用于运行生成式 AI 模型的热门服务。AWS SageMaker 是构建和训练模型的理想选择。AWS Lambda 可用于实时推理。
AWS Elastic Inference 是一种经济实惠的选项，它通过仅在需要时附加 GPU 资源来帮助优化成本。
4. AWS SageMaker 如何支持生成式 AI?
AWS SageMaker 是一个全面的机器学习平台，可帮助您构建、训练和部署生成式 AI 模型。它支持流行的深度学习框架并提供托管基础设施。这些功能可帮助您专注于模型开发而不是基础设施管理。SageMaker 还提供预构建算法，便于集成。
5. 我可以在 AWS 上免费训练生成式 AI 模型吗?
是的，AWS 为 SageMaker 等服务提供免费套餐。您可以在免费套餐的限制内训练生成式 AI 模型。但是，较大的模型可能需要更多资源，这可能会导致额外的费用。建议始终监控您的使用情况，以保持在免费套餐或预算限制内。
6. AWS Lambda 如何帮助实时生成 AI 推理?
AWS Lambda 是一种无服务器服务，可帮助您运行生成 AI 模型的实时推理。您可以将 Lambda 与 AWS SageMaker 模型集成，以快速部署模型，而无需管理服务器和其他基础设施。
AWS Lambda 可以自动扩展您的工作负载，因此它是实时应用程序的理想选择。
7. 什么是 AWS Elastic Inference，它如何使生成 AI 受益?
AWS Elastic Inference 允许您将 GPU 加速附加到您的实例以进行推理工作负载。这有助于降低成本，因为您不必一直为完全由 GPU 驱动的实例付费。
作为替代方案，您仅在运行生成 AI 模型时连接所需的 GPU。这可以优化性能和成本。
8.我可以使用 AWS 上预先构建的生成式 AI 模型吗?
是的，您可以使用预先构建的生成式 AI 模型。AWS 通过 Amazon SageMaker JumpStart 等服务为各种生成式任务提供预先训练的模型。这些模型旨在通过减少大量训练的需求来加速开发。您可以使用数据自定义这些模型，并快速部署它们以执行特定的生成式任务，例如文本生成或图像创建。
9. AWS 上生成式 AI 的定价注意事项是什么?
AWS 上生成式 AI 的定价取决于一些因素，例如实例类型、数据存储和计算机使用情况。使用 Elastic Inference 和 Spot 实例等服务可以帮助降低成本。AWS 还提供了有限使用的免费套餐，这对于开发和测试目的很有用。
10. AWS 上的生成式 AI 有多安全?
AWS 提供全面的安全功能，如加密、身份管理和网络隔离，以确保您的生成式 AI 工作负载保持安全。AWS 密钥管理服务 (KMS) 和身份和访问管理 (IAM) 等服务允许您控制访问并保护生成式 AI 管道中的数据。
11. 如何在 AWS 上部署生成式 AI 模型?
您可以通过 SageMaker 在 AWS 上部署生成式 AI 模型。它为您管理基础设施。训练模型后，AWS SageMaker 允许您只需单击几下即可部署它。它还会根据需求自动扩展它。AWS Lambda 还可用于无服务器、实时模型推理。
12. AWS 上的生成式 AI 支持哪些编程语言?
AWS 支持多种流行的编程语言，例如 Python、R 和 Java，用于开发生成式 AI 模型。借助 AWS SageMaker 上随时可用的 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等框架，您可以使用这些语言高效地构建、训练和部署生成式 AI 模型。
13. AWS 上的生成式 AI 有哪些常见用例?
AWS 上的生成式 AI 的常见用例包括文本生成、图像合成、音乐创作和代码生成。
企业使用生成式 AI 执行诸如自动创建内容、设计营销材料和增强产品推荐等任务。 AWS 为我们提供了灵活的基础设施来处理训练和推理工作负载，并在生产环境中实现这些用例。
14. 我可以在 AWS 上构建大规模生成式 AI 项目吗?
是的，您可以在 AWS 上构建大规模生成式 AI 项目，因为 AWS 完全有能力处理大规模生成式 AI 项目。
凭借其灵活的基础设施，AWS SageMaker 和 AWS EC2 等服务可以支持训练和部署大型模型所需的繁重计算工作负载。您还可以使用分布式训练和多 GPU 设置来加速大规模模型训练。
