HAQM Bedrock SSS

HAQM Bedrock aracıları; geliştiricilerin, çok çeşitli kullanım örnekleri için karmaşık görevleri tamamlayabilen ve tescilli bilgi kaynaklarına dayalı güncel cevaplar sunabilen üretici yapay zeka tabanlı uygulamalar oluşturmasını kolaylaştıran, tam olarak yönetilen yeteneklerdir. Sadece birkaç kısa adımla HAQM Bedrock aracıları, herhangi bir manuel kodlama yapmadan görevleri otomatik olarak parçalar ve bir düzenleme planı oluşturur. Aracı, bir API aracılığıyla şirket verilerine güvenli bir şekilde bağlanır, verileri otomatik olarak makine tarafından okunabilir bir formata dönüştürür ve en doğru yanıtı oluşturmak için isteği ilgili bilgilerle artırır. Aracılar daha sonra kullanıcının isteğini yerine getirmek için API'leri otomatik olarak çağırabilir. Örneğin bir üretim şirketi, envanter seviyelerini, satış verilerini, tedarik zinciri bilgilerini izlemeyi otomatikleştiren ve verimliliği en üst düzeye çıkarmak için en uygun yeniden sipariş noktalarını ve miktarlarını önerebilen üretici yapay zeka uygulaması geliştirmek isteyebilir. Tam yönetilen yetenekler olarak HAQM Bedrock aracıları, sistem entegrasyonu ve altyapı tedarik yönetiminin farklılaşmamış yükünü ortadan kaldırarak geliştiricilerin, kuruluşları genelinde üretici yapay zekayı tam anlamıyla kullanmalarına olanak tanır.

HAQM Bedrock aracılarını kullanarak FM'leri şirketinizin veri kaynaklarına güvenli bir şekilde bağlayabilirsiniz. Bilgi tabanıyla, HAQM Bedrock'taki FM'lerin, FM'yi sürekli olarak yeniden eğitmeden modelin daha alakalı, bağlama özgü ve doğru yanıtlar üretmesine yardımcı olan ek verilere erişimini sağlamak için aracıları kullanabilirsiniz. Kullanıcı girdisine dayanarak, aracılar uygun bilgi tabanını belirler, ilgili bilgileri alır ve bilgileri girdi istemine ekler ve modeli tamamlamak için daha fazla bağlam bilgisi verir.

HAQM Bedrock aracıları; üretkenliği artırmanızı, müşteri hizmetleri deneyiminizi geliştirmenizi veya iş akışlarını otomatikleştirmenizi (sigorta taleplerini işleme koyma gibi) sağlayabilir.

Aracılar sayesinde geliştiriciler, özel kod yazmadan izleme, şifreleme, kullanıcı izinleri, sürüm oluşturma ve API çağrı yönetimi için kesintisiz destekten yararlanabilirler. HAQM Bedrock aracıları, kullanıcı tarafından talep edilen görevlerin istem mühendisliğini ve düzenlemesini otomatikleştirir. Geliştiriciler, geliştirilmiş bir kullanıcı deneyimi için aracının oluşturduğu istem şablonunu esas alabilir. Kullanıcı girişini, düzenleme planını ve altyapı modeli yanıtını güncelleyebilirler. İstek şablonuna erişim sayesinde geliştiriciler, Agent düzenleme üzerinde daha iyi kontrole sahiptir.

Tamamen yönetilen aracılar sayesinde altyapıyı sağlama veya yönetme konusunda endişelenmenize gerek kalmaz ve uygulamaları daha hızlı bir şekilde üretime taşıyabilirsiniz.

HAQM Bedrock tarafından işlenen her müşteri içeriği, HAQM Bedrock'ı kullanmakta olduğunuz AWS Bölgesinde bekleme durumunda şifrelenir ve depolanır.

Hayır. Kullanıcı girdileri ve model çıktıları, model sağlayıcılarıyla paylaşılmaz.

HAQM Bedrock, güvenlik ve gizlilik gereksinimlerini desteklemek için çeşitli özellikler sunar. HAQM Bedrock; Fedramp Orta, Hizmet Kuruluş Denetimi (SOC), Uluslararası Standartlar Teşkilatı (ISO), Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası (HIPAA) uygunluğu gibi ortak uyumluluk standartları kapsamındadır ve müşteriler Bedrock'ı Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) uyarınca kullanabilirler. HAQM Bedrock, SOC 1, 2 ve 3 raporlarının kapsamına dahil edilmiştir ve müşterilerin güvenlik kontrollerimiz hakkında fikir edinmelerini sağlar. AWS kontrollerimizin kapsamlı üçüncü taraf denetimleriyle uyumluluğu gösteriyoruz. HAQM Bedrock; ISO 9001, ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018, ISO 27701, ISO 22301 ve ISO 20000 standartlarına yönelik ISO Uyumluluğu kapsamındaki AWS hizmetlerinden biridir. HAQM Bedrock, en iyi uygulamaların kullanımını ve AWS bulut tekliflerinin güvenlik durumunu doğrulayan CSA Security Trust Assurance and Risk (STAR) Seviye 2 sertifikasına sahiptir. HAQM Bedrock ile içeriğiniz temel modelleri geliştirmek için kullanılmaz ve herhangi bir model sağlayıcıyla paylaşılmaz. Verilerinizi internet trafiğine maruz bırakmak zorunda kalmadan HAQM VPC'den HAQM Bedrock'a özel bağlantı kurmak için AWS PrivateLink'i kullanabilirsiniz.

Hayır. AWS ve üçüncü taraf model sağlayıcıları HAQM Nova'yı, HAQM Titan'ı veya üçüncü taraf modellerini eğitmek için HAQM Bedrock'a girdi olarak verilen veya HAQM Bedrock'tan çıktı olarak alınan müşteri verilerini kullanmaz.

HAQM Bedrock, çalışma zamanı hizmetleri için SDK'ları destekler. iOS ve Android SDK'larının yanı sıra Java, JS, Python, CLI, .Net, Ruby, PHP, Go ve C++ hem metin hem de konuşma girişini destekler.

Akış tüm SDK'lerde desteklenir.

Güncel fiyatlandırma bilgileri için lütfen HAQM Bedrock fiyatlandırması sayfasına bakın.

HAQM Bedrock, AWS Destek sözleşmenize bağlı olarak Geliştirici Desteği, İşletme Desteği ve Kurumsal Destek planları kapsamında desteklenir.

Girdi ve çıktı belirteçlerini takip etmek için CloudWatch ölçümlerini kullanabilirsiniz.

Müşteriler, belirli Bedrock sunucusuz modelleri ve Bedrock Marketplace modelleri için bir AWS Marketplace faturası görecektir. Bunun nedeni, bu modellerin üçüncü taraf sağlayıcılar tarafından AWS hizmet koşulları 50.12 bölümünde açıklandığı gibi “Üçüncü Taraf İçeriği” olarak satılmasıdır.

HAQM Bedrock ile FM'leri gizli olarak özelleştirebilir ve verilerinizin nasıl kullanıldığını ve şifrelendiğini kontrol edebilirsiniz. HAQM Bedrock, temel altyapı modelinin (FM) ayrı bir kopyasını oluşturur ve modelin bu özel kopyasını eğitir. İstemler dahil verileriniz, bir istemi tamamlamak için kullanılan bilgiler ve altyapı modeli (FM) yanıtları. Özelleştirilmiş altyapı modelleri (FM), API çağrısının işlendiği bölgede kalır.

HAQM Titan Text Express ve HAQM Bedrock'ta HAQM Titan modelleri için sürekli ön eğitim başlattık. Sürekli ön eğitim, büyük miktarlarda etiketlenmemiş veri kullanarak bir HAQM Titan temel modelinde ön eğitime devam etmenize olanak tanır. Bu tür bir eğitim, modeli genel bir etki alanı kitaplığından tıp, hukuk, finans vb. gibi daha spesifik bir etki alanı kitaplığına uyarlarken HAQM Titan temel modelinin becerilerinin çoğunu koruyacaktır. 

İşletmeler belirli bir etki alanındaki görevler için modeller oluşturmak isteyebilir. Temel modeller, söz konusu alanda kullanılan teknik jargon konusunda eğitilmemiş olabilir. Bu nedenle, doğrudan temel modelde ince ayar yapılması, doğru sonuçlar elde etmek için büyük miktarda etiketli eğitim kaydı ve uzun bir eğitim süresi gerektirir. Bu yükü hafifletmek amacıyla müşteri sürekli ön eğitim işi için büyük miktarlarda etiketlenmemiş veri sağlayabilir. Bu iş HAQM Titan temel modelini yeni etki alanına uyarlayacaktır. Daha sonra müşteri, önemli ölçüde daha az etiketli eğitim kaydı ve daha kısa eğitim süresiyle yeni önceden eğitilmiş özel modele aşağı akış görevlerine göre ince ayar yapabilir. 

HAQM Bedrock sürekli ön eğitim ve ince ayarlama çok benzer gereksinimlere sahiptir. Bu nedenle hem sürekli ön eğitimi hem de ince ayarlamayı destekleyen birleşik API'ler oluşturmayı seçiyoruz. API'lerin birleştirilmesi öğrenme eğrisini azaltır ve müşterilerin uzun süren işleri takip etmek için HAQM EventBridge, eğitim verilerini almak için HAQM S3 entegrasyonu, kaynak etiketleri ve model şifrelemesi gibi standart özellikleri kullanmasına yardımcı olur. 

Sürekli ön eğitim, HAQM Titan modellerinin temel işlevselliğini korurken HAQM Titan modellerini etki alanınıza özgü verilerinize kolayca uyarlamanıza yardımcı olur. Sürekli ön eğitim işi oluşturmak için HAQM Bedrock konsoluna gidin ve "Özel Modeller" ögesine tıklayın. İki sekmesi olan özel model sayfasına gideceksiniz: Modeller ve Eğitim işleri. Her iki sekme de sağda bir "Modeli Özelleştir" açılır menüsü sağlar. "Sürekli Ön Eğitim İşi Oluştur" bölümüne gitmek için açılır menüden "Sürekli Ön Eğitim" seçeneğini seçin. Kaynak modelini, adı, model şifrelemesini, giriş verilerini, hiper parametreleri ve çıktı verilerini sağlayın. Ek olarak iş için AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) rolleri ve kaynak politikalarıyla ilgili ayrıntıların yanı sıra etiketler sağlayabilirsiniz.

HAQM Bedrock'a özel olan HAQM Titan model ailesi, HAQM'un iş dünyasında yapay zeka ve makine öğrenimi konularındaki 25 yıllık yenilik yapma deneyimlerini bir araya getiriyor. HAQM Titan altyapı modelleri (FM), müşterilere tam olarak yönetilen bir API aracılığıyla çok çeşitli yüksek performanslı görüntü modeli, çok modlu model ve metin modeli seçenekleri sunar. HAQM Titan modelleri AWS tarafından oluşturulur ve büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilerek çeşitli kullanım örneklerini desteklemek için oluşturulmuş güçlü, genel amaçlı modeller haline gelir ve aynı zamanda yapay zekanın sorumlu kullanımını destekler. Bunları olduğu gibi kullanın veya kendi verilerinizle özel olarak kişiselleştirin. HAQM Titan hakkında daha fazla bilgi edinin.

HAQM Titan altyapı modellerini (FM) geliştirmek ve eğitmek amacıyla işlenen veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek için HAQM Titan Model Eğitimi ve Gizlilik sayfasını ziyaret edin.

Web'den, HAQM Simple Storage Service (HAQM S3), Confluence (ön izleme), Salesforce (ön izleme), SharePoint (ön izleme) gibi depolardan içerik alabilirsiniz. Ayrıca, desteklenmeyen kaynaklardan akış verilerini veya verileri programlı olarak alabilirsiniz. Ayrıca Redshift veri deposu ve AWS Glue veri kataloğu gibi yapılandırılmış veri kaynaklarınıza da bağlanabilirsiniz.

HAQM Bedrock Bilgi Tabanları, doğal dili eyleme geçirilebilir SQL sorgularına dönüştürmek ve verileri almak için SQL'e yönetilen Doğal Dil sağlar ve bu kaynaklardan gelen verileri kullanarak uygulama oluşturmanıza olanak tanır.

Evet, oturum bağlam yönetimi yerleşiktir ve uygulamalarınızın birden çok etkileşimde bağlamı korumasına olanak tanır ve bu da çok dönüşlü konuşmaları desteklemek için gereklidir.

Evet, alınan tüm bilgiler alıntıları içerir, şeffaflığı artırır ve üretilen yanıtlarda halüsinasyon riskini en aza indirir.

HAQM Bedrock Bilgi Tabanları, çok modlu veri işlemeyi destekleyerek geliştiricilerin resimler, grafikler, diyagramlar ve tablolar dahil olmak üzere hem metin hem de görsel verileri analiz eden üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. Model yanıtları, metne ek olarak görsel öğelerden elde edilen içgörülerden yararlanabilir ve daha doğru ve bağlamsal olarak alakalı cevaplar sağlayabilir. Ek olarak, yanıtlar için kaynak atıfta bulunması, yanıtlarda şeffaflığı ve güveni artıran görsel öğeler içerir.

HAQM Bedrock Bilgi Tabanları, resimler, tablolar, grafikler ve diyagramlar içerebilen PDF formatında görsel açıdan zengin belgeleri işleyebilir. Yalnızca görüntü verileri için Bedrock Bilgi Tabanları, JPEG ve PNG gibi standart görüntü formatlarını destekleyerek kullanıcıların metin tabanlı sorgulara dayalı olarak alakalı görüntüleri alabilecekleri arama özelliklerini etkinleştirir.

Müşterilerin Bedrock Bilgi Tabanları için üç ayrıştırma seçeneği vardır. Yalnızca metin işleme için, yerleşik varsayılan Bedrock ayrıştırıcısı ek ücret ödemeden kullanılabilir, çok modlu veri işlemenin gerekli olmadığı durumlar için idealdir. HAQM Bedrock Veri Otomasyonu (BDA) veya altyapı modelleri, çok modlu verileri ayrıştırmak için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için ürün belgelerine bakın. 

HAQM Bedrock Bilgi Tabanları, içerik karşılaştırması, hata işleme, aktarım hızı kontrolü ve şifreleme gibi çeşitli iş akışı karmaşıklıklarını ele alarak verilerinizin AWS'nin katı güvenlik standartlarına göre güvenli bir şekilde işlenmesini ve yönetilmesini sağlar.

HAQM Bedrock'ta Model Değerlendirmesi yalnızca birkaç kısa adımda kullanım durumunuz için en iyi altyapı modelini (FM) değerlendirmenize, karşılaştırmanıza ve seçmenize olanak tanır. HAQM Bedrock, otomatik değerlendirme ve insan değerlendirmesi seçenekleri sunar. Doğruluk, sağlamlık ve toksisite gibi önceden tanımlanmış ölçümlerle otomatik değerlendirmeyi kullanabilirsiniz. Samimiyet, stil ve marka sesine uyum gibi öznel veya özel ölçümler için insan değerlendirme iş akışlarını kullanabilirsiniz. İnsan değerlendirmesi için kurum içi çalışanlarınızı veya AWS tarafından yönetilen bir ekibi gözden geçirici olarak kullanabilirsiniz. HAQM Bedrock'ta Model Değerlendirmesi, dahili seçilmiş veri kümeleri sağlar veya kendi veri kümelerinizi getirebilirsiniz.

Otomatik değerlendirmeleri kullanarak doğruluk, sağlamlık ve toksisite gibi önceden tanımlanmış çeşitli ölçümleri değerlendirebilirsiniz. Samimiyet, alaka düzeyi, stil ve marka sesine uyum gibi öznel veya özel ölçümler için insan değerlendirme iş akışlarını da kullanabilirsiniz.

Otomatik değerlendirmeler, mevcut altyapı modellerinin listesini standart kriterlere (doğruluk, toksisite ve sağlamlık gibi) göre hızlı bir şekilde daraltmanıza olanak tanır. İnsan temelli değerlendirmeler genellikle insan yargısını gerektiren ve otomatik değerlendirmelerin bulunmayabileceği (marka sesi, yaratıcı niyet, samimiyet gibi) daha nüanslı veya öznel kriterleri değerlendirmek için kullanılır.

Seçilmiş dahili veri kümelerini kullanarak veya kendi istem veri kümelerinizi getirerek HAQM Bedrock modellerini doğruluk, sağlamlık ve toksiklik gibi ölçümler için hızlı bir şekilde değerlendirebilirsiniz. İstek veri kümeleriniz çıkarım için HAQM Bedrock modellerine gönderildikten sonra model yanıtları her boyut için değerlendirme algoritmalarıyla puanlanır. Arka uç motoru, bireysel hızlı yanıt puanlarını özet puanlar olarak toplar ve bunları anlaşılması kolay görsel raporlar aracılığıyla sunar.

HAQM Bedrock, birkaç kısa adımda insan incelemesi iş akışları oluşturarak şirket içi çalışanlarınızı getirmenize veya modelleri değerlendirmek için AWS tarafından yönetilen bir uzman ekibini kullanmanıza olanak tanır. HAQM Bedrock'ın sezgisel arabirimi sayesinde insanlar beğenme veya beğenmeme simgesine tıklayarak, 1 ila 5 ölçeğinde derecelendirerek, birden çok yanıt arasından en iyisini seçerek veya istemleri derecelendirerek model yanıtlarını inceleyebilir ve geri bildirim verebilir. Örneğin, bir ekip üyesine iki modelin aynı isteme nasıl yanıt verdiği gösterilebilir ve kendisinden daha doğru, alakalı veya stilistik çıktılar gösteren modeli seçmesi istenebilir. Talimatları ve düğmeleri ekibinizin değerlendirme Kullanıcı Arayüzünde görünecek şekilde özelleştirerek sizin için önemli olan değerlendirme kriterlerini belirtebilirsiniz. Ayrıca örnekleri ve model değerlendirmesinin genel amacını içeren ayrıntılı talimatlar da sağlayabilirsiniz, böylece kullanıcılar çalışmalarını buna göre ayarlayabilirler. Bu yöntem, insan yargısı veya daha nüanslı konu uzmanlığı gerektiren ve otomatik değerlendirmelerle kolayca değerlendirilemeyen öznel kriterleri değerlendirmek açısından kullanışlıdır.

HAQM Bedrock Bütünlük Korumaları, kullanım örneklerinize ve sorumlu yapay zeka politikalarınıza dayalı olarak üretken yapay zeka uygulamalarınız için önlemler uygulamanıza yardımcı olur. Farklı kullanım durumlarına göre uyarlanmış birden fazla bütünlük koruması oluşturabilir ve bunları birden fazla altyapı modeline (FM) uygulayarak tutarlı bir kullanıcı deneyimi sağlayabilir ve üretken yapay zeka uygulamalarınızda güvenlik ve gizlilik denetimlerini standartlaştırabilirsiniz.

Bütünlük korumaları, üretken yapay zeka uygulamalarınızı korumaya yardımcı olacak bir dizi politika tanımlamanızı sağlar. HAQM Bedrock Bütünlük Korumalarında aşağıdaki politikaları yapılandırabilirsiniz:

• Çok modlu içerik filtreleri - Nefret, hakaret, cinsel, şiddet, suistimal ve istem saldırıları gibi kategoriler arasında zararlı metin içeriğini algılamak ve filtrelemek için eşikleri yapılandırmanıza yardımcı olur.

• Reddedilen konular- Uygulamanız bağlamında istenmeyen bir dizi konu tanımlayın. Filtre, kullanıcı sorgularında veya model yanıtlarında algılanırsa bunları engellemeye yardımcı olur.

• Kelime filtreleri — Filtreleri istenmeyen kelimeleri, ifadeleri ve küfür (tam eşleşme) engellemeye yardımcı olacak şekilde yapılandırın. Bu tür kelimeler rahatsız edici terimler, rakip isimleri vb. içerebilir.

• Hassas bilgi filtreleri - Kullanıcı girdilerinde ve model yanıtlarında kimliği tanımlayabilecek bilgiler (PII) veya özel normal ifadeler gibi hassas bilgileri engellemeye veya maskelemeye yardımcı olacak filtreleri yapılandırın. Engelleme veya maskeleme, SSN numarası, Doğum Tarihi, adres vb. gibi varlıklarda standart formatlarda hassas bilgilerin olasılıksal tespitine dayalı olarak yapılır. Bu aynı zamanda tanımlayıcılar için kalıpların düzenli ifadeye dayalı algılanmasının yapılandırılmasına da olanak tanır.

• Bağlamsal temellendirme denetimi - Yanıtların kaynak bilgilerinde temellendirilmemesi (ör. olgusal olarak yanlış veya yeni bilgiler) ve kullanıcının sorgusu veya talimatıyla alakasız olması durumunda halüsinasyonların algılanmasına ve filtrelenmesine yardımcı olur.

• Otomatik Akıl Yürütme denetimleri - Oluşturulan içerikteki olgusal yanlışlıkları tespit etmeye yardımcı olur, düzeltmeler önerir ve Otomatik Akıl Yürütme Politikası adı verilen bilginin yapılandırılmış, matematiksel bir temsiline göre kontrol ederek yanıtların neden doğru olduğunu açıklar.

Bedrock Bütünlük Korumaları, müşterilerin uygun ölçekte güvenli üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmasını sağlamak için hem metin hem de görüntü içeriğini destekler.

HAQM Bedrock Bütünlük Korumaları, HAQM Bedrock'ta desteklenen FM'ler, ince ayarlanmış modeller ve HAQM Bedrock dışındaki kendi kendine barındırılan modeller dahil olmak üzere çok çeşitli modellerle çalışır. Kullanıcı girişleri ve model çıktıları, ApplyGuardrail API kullanılarak üçüncü taraf ve kendi kendine barındırılan modeller için bağımsız olarak değerlendirilebilir. HAQM Bedrock Bütünlük Korumaları, sorumlu yapay zeka politikalarınızla uyumlu üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak amacıyla HAQM Bedrock Temsilcileri ve HAQM Bedrock Bilgi Tabanları ile de entegre edilebilir

Şu anda HAQM Bedrock Bütünlük Korumaları İngilizce, Fransızca ve İspanyolca'yı doğal dilde desteklemektedir. Başka bir dil kullanmak etkisiz sonuçlara yol açacaktır.

Her biri farklı kullanıma hazır korumalara sahip beş bütünlük koruması politikası mevcuttur

• İçerik filtreleri: Cezai suçlar dahil olmak üzere nefret, hakaret, cinsel, şiddet ve istem saldırısı adı verilen jailbreak ve prompt saldırısı gibi kullanıma hazır 6 kategoriye sahiptir. Her kategori, saldırganlık açısından metin ve görsel içeriği için daha fazla özelleştirilmiş eşiklere (düşük/orta/yüksek) sahip olabilir.
• Reddedilen konu: Müşterinin basit doğal dil açıklaması kullanarak tanımlayabileceği özelleştirilmiş konulardır
• Hassas bilgi filtresi: 30'dan fazla kullanıma hazır PII ile birlikte gelir. Müşterinin hassas olan özel bilgileri eklenerek daha da özelleştirilebilir.
• Kelime filtreleri: Küfür filtrelemesi olarak anılır ve özel kelimelerle daha da özelleştirilebilir.
• Bağlamsal temellendirme denetimleri: Model yanıtını doğrulamak üzere kaynak bilgilerin referans olarak kullanılabileceği RAG, özetleme ve konuşma uygulamaları için halüsinasyonları tespit etmede yardımcı olabilir.

Her biri farklı kullanıma hazır korumalara sahip beş bütünlük koruması politikası mevcuttur

• İçerik filtreleri: Cezai suçlar dahil olmak üzere nefret, hakaret, cinsel, şiddet ve istem saldırısı adı verilen jailbreak ve prompt saldırısı gibi kullanıma hazır 6 kategoriye sahiptir. Her kategori, saldırganlık açısından daha fazla özelleştirilmiş eşiklere (düşük/orta/yüksek) sahip olabilir.
• Reddedilen konu: Müşterinin basit doğal dil açıklaması kullanarak tanımlayabileceği özelleştirilmiş konulardır
• Hassas bilgi filtresi: 30'dan fazla kullanıma hazır PII ile birlikte gelir. Müşterinin hassas olan özel bilgileri eklenerek daha da özelleştirilebilir.
• Kelime filtreleri: Küfür filtrelemesi olarak anılır ve özel kelimelerle daha da özelleştirilebilir.
• Bağlamsal temellendirme denetimleri: Model yanıtını doğrulamak üzere kaynak bilgilerin referans olarak kullanılabileceği RAG, özetleme ve konuşma uygulamaları için halüsinasyonları tespit etmede yardımcı olabilir.

HAQM Bedrock Bütünlük Korumaları, IAM politikasına dayalı uygulama yeteneklerini kullanarak her çıkarım çağrısı için zorunlu bütünlük korumaları oluşturma olanağı sağlar. Ayrıntılar için buraya bakın. 

AWS, aşağıdaki genel kullanıma sunulan HAQM üretken yapay zeka hizmetlerinin üretici çıktısından kaynaklanan telif hakkı talepleri için sınırsız fikri mülkiyet (IP) tazminatı sunar: HAQM Titan modelleri, ve Hizmet Koşulları Bölüm 50.10'da listelenen diğer hizmetler ("Tazmin Edilen Üretken Yapay Zeka Hizmetleri"). Bu, müşterilerin, müşteri tarafından sağlanan girdilere veya diğer verilere yanıt olarak Tazmin Edilen Üretici Yapay Zeka Hizmetleri tarafından oluşturulan çıktıdan kaynaklı telif hakkı ihlaline yönelik üçüncü taraf iddialarından korunduğu anlamına gelir. Müşteriler ayrıca hizmetleri, ihlale neden olacak verileri girmeyerek veya bir Hizmetin filtreleme özelliklerini devre dışı bırakmayarak sorumlu bir şekilde kullanmalıdır.

HAQM Bedrock bütünlük korumalarını kullanmak için ayrı bir maliyet vardır. Hem girdi hem de çıktılara uygulanabilir. Fiyatlandırma bölümüne buradan ulaşabilirsiniz.

HAQM Bedrock Bütünlük Korumaları, sosyal güvenlik numaralarını ve telefon numaralarını içeren 31 PII sağlayan Hassas Bilgi filtreleri sunar. Tam liste için buraya bakın.

HAQM Bedrock Bütünlük Korumaları, hem metin hem de resim içeriği için kullanım başına bir modelde fiyatlandırılır. Fiyatlandırma ayrıntıları için lütfen Bütünlük Korumaları fiyatlandırma sayfasına bakın.

Evet. HAQM Bedrock Bütünlük Koruması API'leri, müşterilerin otomatik testler çalıştırmasına yardımcı olur. "Test durumu oluşturucu" aracını, üretimde bütünlük korumaları dağıtmadan önce kullanmak isteyebilirsiniz. Henüz yerel bir test durumu oluşturucu yok. Bütünlük korumaları, üretim trafiğinin sürekli izlenmesi adına her girdi ve çıktı için tüm ihlallerin ayrıntılı günlüklerini sağlar. Böylece müşteriler, kendi üretici yapay zeka uygulamalarında giren ve çıkan her girdiyi ayrıntılı olarak izleyebilir. Bu günlükler CloudWatch veya S3'te saklanabilir ve müşterilerin gereksinimlerine göre özel panolar oluşturmak için kullanılabilir.

Otomatik Akıl Yürütme Politikası kullanarak yapılan Otomatik Akıl Yürütme denetimleri, hem içerikteki doğru iddiaları hem de olgusal yanlışlıkları gösterebilir. Hem doğru hem de yanlış ifadeler için, Otomatik Akıl Yürütme denetimi, çıktısı için doğrulanabilir, mantıksal açıklamalar sağlar. Otomatik Akıl Yürütme denetimi, bir Politika oluşturmak için bir etki alanı uzmanının önceden katılımını gerektirir ve yalnızca kuralları tanımlayan içeriği destekler. Öte yandan, Bedrock Bütünlük Koruması’ndaki Bağlamsal temellendirme denetimleri, üretilen içeriğin herhangi bir ek ön çalışma gerektirmeden bir bilgi tabanından girdi olarak sağlanan belgeleri yakından takip etmesini sağlamak için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Hem Otomatik Akıl Yürütme Denetimleri hem de Bağlamsal Temellendirme, Bütünlük Koruması API çıktısında geri bildirimlerini sağlar. Oluşturulan içeriği güncellemek için geri bildirimi kullanabilirsiniz.

PNG ve JPEG görüntü formatları Bedrock Bütünlük Korumaları ile desteklenir.

HAQM Bedrock Marketplace, müşterilerine HAQM Bedrock'ın sunucusuz FM'lerine ek olarak 100'den fazla popüler, yeni ortaya çıkan veya özel model sunar, böylece müşteriler üretken yapay zeka uygulamalarını kolayca oluşturabilir ve optimize edebilirler. HAQM Bedrock konsolunda müşteriler, çeşitli sağlayıcılar tarafından sunulan geniş bir FM kataloğunu keşfedebilecekler. Ardından, bu modelleri tam olarak yönetilen uç noktalara dağıtabilirsiniz ve burada istediğiniz sayıda bulut sunucusu ve bulut sunucusu türünü seçebilirsiniz. Modeller devreye alındıktan sonra, modellere HAQM Bedrock'ın Invoke API'si aracılığıyla erişilebilir. Sohbet ayarlı, metinden metne modeller için müşteriler, FM farklılıklarını özetleyen ve tek bir parametre değişikliğiyle model geçişini sağlayan birleşik bir API olan yeni Converse API'mizi kullanabilir. Uygun olduğunda, modeller HAQM Bedrock Oyun Alanı, Temsilciler, Bilgi Tabanları, İstem Yönetimi, İstem Akışları, Bütünlük Korumaları ve Model Değerlendirmesi ile kullanılabilir.

Üretken yapay zeka endüstrisi yenilik yapmaya devam ettikçe hızla ortaya çıkan güçlü modellerden yararlanmak için HAQM Bedrock Marketplace'i kullanmalısınız. Piyasaya çıkış süresini hızlandırabilecek, doğruluğunu artırabilecek veya üretken yapay zeka iş akışlarınızın maliyetini azaltabilecek, benzersiz gereksinimlerinize göre uyarlanmış popüler, yeni ortaya çıkan ve özel modellere hızlı bir şekilde erişebilir ve bunları devreye alabilirsiniz. Modellere Bedrock'ın birleşik API'leri aracılığıyla erişebilir ve Bedrock'ın Converse API'si ile uyumluysa, bunları Temsilciler, Bilgi Tabanları ve Bütünlük Korumaları gibi Bedrock araçlarıyla yerel olarak kullanabilirsiniz. HAQM Bedrock Marketplace'i HAQM Bedrock'ın sunucusuz modellerine kolayca tek bir yerden bağlayabilirsiniz.
 

Sunucusuz HAQM Bedrock modelleri ile birlikte HAQM Bedrock Marketplace model ilanlarını arayabileceğiniz Bedrock konsolundaki HAQM Bedrock Model Kataloğu sayfasına gitmeniz yeterlidir.. Kullanmak istediğiniz HAQM Bedrock Marketplace modelini seçtikten sonra Model Ayrıntıları sayfasından modele abone olabilir ve sağlayıcı tarafından belirlenen EULA'yı ve fiyat(lar)ı kabul edebilirsiniz. Genellikle birkaç dakika süren abonelik tamamlandıktan sonra, Model Ayrıntısı sayfasında Dağıt'a tıklayarak veya API'leri kullanarak modeli tam olarak yönetilen bir SageMaker uç noktasına dağıtabilirsiniz. Dağıtım adımında, iş yükünüzü karşılamak için istediğiniz bulut sunucusu sayısını ve bulut sunucusu türünü seçebilirsiniz. Tipik olarak 10-15 dakika süren uç nokta kurulduktan sonra, modelin Bedrock'ın Converse API'si ile uyumlu olması koşuluyla, uç noktaya çıkarım çağrıları yapmaya başlayabilir ve modeli Bedrock'ın gelişmiş araçlarında kullanabilirsiniz.

Özel Model İçe Aktarma (Mistral, Mixtral, Flan ve Llama2/3/3.1/3.2) tarafından desteklenen mimarilere sahip modeller SageMaker'da ince ayarlanabilir ve Özel Model İçe Aktarma yoluyla HAQM Bedrock'ta kullanılabilir hale getirilebilir. Özel Model İçe Aktarma tarafından desteklenmeyen modellere yine de SageMaker'da ince ayar yapılabilir. Ancak, bu modellerin ince ayarlanmış versiyonu HAQM Bedrock'ta kullanılamaz.

Bedrock Veri Otomasyonu Nedir? HAQM Bedrock Veri Otomasyonu, üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştıran ve belgeler, görüntüler, ses ve videolar içeren iş akışlarını otomatikleştiren Bedrock'ın GenAI destekli bir özelliğidir. Geliştiriciler, Bedrock Veri Otomasyonu’ndan yararlanarak geliştirme süresini ve çabasını azaltabilir, böylece akıllı belge işleme, medya analizi ve diğer çok modlu veri merkezli otomasyon çözümleri oluşturmayı kolaylaştırabilir. Bedrock Veri Otomasyonu, açıklanabilirlik ve yerleşik halüsinasyon azaltma için güven puanları ile görsel topraklama gibi özelliklerin yanı sıra alternatif çözümlerden daha düşük maliyetle sektör lideri doğruluk sunar. Bu, yapılandırılmamış, çok modlu veri kaynaklarından güvenilir ve doğru içgörüler sağlar. Müşteriler, sistemlerinin ve uygulamalarının gerektirdiği tutarlı formatlarda belirli içgörüler oluşturmak için Bedrock Veri Otomasyonu çıktısını kolayca özelleştirebilir. Geliştiriciler, örnek verilerini kullanarak çıktıları yapılandırıp özelleştirebilecekleri HAQM Bedrock konsolunda Bedrock Veri Otomasyonu’nu kullanmaya başlarlar. Daha sonra, yapılandırılmamış içeriklerini üretim ölçeğinde yüksek doğruluk ve tutarlılıkla işlemek için Bedrock Veri Otomasyonu’nun birleşik çok modlu çıkarım API'sini uygulamalarına entegre edebilirler. Bedrock Veri Otomasyonu ayrıca Bedrock Bilgi Tabanları ile entegre edilmiştir ve geliştiricilerin, almayla artırılmış üretim (RAG) için daha alakalı yanıtlar sağlamak için yapılandırılmamış çok modlu içeriklerinden anlamlı bilgiler üretmelerini kolaylaştırır.

Bedrock Veri Otomasyonu, yapılandırılmamış kurumsal verileri, GenAI uygulamaları ve ETL iş akışları tarafından kullanılabilecek uygulamaya özgü çıktı biçimlerine dönüştürmeyi kolaylaştırır. Müşterilerin artık birden fazla modeli yönetmek ve düzenlemek, istemleri yönetmek, güvenlik bütünlük korumalarını uygulamak veya alt sistem gereksinimlerine uyum sağlamak için çıktıları bir araya getirmek için zaman ve çaba harcamalarına gerek yok. Bedrock Veri Otomasyonu, yapılandırılmamış verilerin son derece doğru, tutarlı ve uygun maliyetli işlenmesini sağlar. Bedrock Veri Otomasyonu, sorumlu yapay zeka göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur ve müşterilere Bedrock Veri Otomasyonu’nu kurumsal iş akışlarına entegre etmeyi kolaylaştıran görsel temel ve güven puanları gibi temel özellikler sunar.

Bedrock Veri Otomasyonu yetenekleri, müşterilerin uygulamalarına kolayca entegre edebilecekleri tam olarak yönetilen bir API aracılığıyla kullanılabilir. Müşterilerin temel bilgi işlem kaynaklarını ölçeklendirme, modelleri seçme ve düzenleme veya FM'ler için istemleri yönetme konusunda endişelenmelerine gerek yoktur.

Bir ayrıntılı plan, müşterilerin doğal dil veya bir şema düzenleyicisi kullanarak çıktı gereksinimlerini belirtmek için kullandıkları bir özelliktir. Çıkarmak istedikleri alanların bir listesini, her alan için bir veri biçimini ve her alan için doğal dil talimatlarını içerir. Örneğin, geliştiriciler “Aşağıdaki alanlara sahip faturalar için bir ayrıntılı plan oluştur: vergi, son tarih, fatura tarihi” veya “Fatura toplamının satır öğelerinin toplamıyla eşleştiğini onayla” yazabilirler. Çıkarım API çağrılarının bir parçası olarak ayrıntılı planlara başvururlar, böylece sistem bilgiyi ayrıntılı planda açıklanan biçimde döndürür.

Belgeler

Bedrock Veri Otomasyonu, belgeler için hem standart çıktıyı hem de özel çıktıyı destekler.

• Standart çıktı, belgelerden metin çıkarılmasını ve belge özeti ve tablolar/şekiller/diyagramlar için altyazılar gibi üretken çıktıları sağlayacaktır. Çıktı okuma sırasına göre döndürülür ve isteğe bağlı olarak üstbilgiler/altbilgiler/başlıklar/tablolar/şekiller/diyagramları içeren düzen öğesine göre gruplandırılabilir. Standart çıktı, Bedrock Bilgi Tabanları ile BDA entegrasyonu için kullanılacaktır.
• Özel Çıktı, doğal dil veya bir şema düzenleyicisi kullanarak çıktı gereksinimlerini belirten ayrıntılı planlardan yararlanır. Ayrıntılı planlar, çıkarılacak alanların bir listesini ve her alan için bir veri biçimini içerir.

Bedrock Veri Otomasyonu; PDF, PNG, JPG, TIFF, maksimum 1500 sayfa ve API isteği başına maksimum 500 MB dosya boyutunu destekler. Varsayılan olarak BDA, müşteri başına 50 eş zamanlı işi ve saniyede 10 işlemi destekleyecektir.

Görüntüler

Bedrock Veri Otomasyonu, görüntüler için hem standart çıktıyı hem de özel çıktıyı destekler.

• Standart çıktı; görüntüler için özetleme, algılanan müstehcen içerik, algılanan metin, logo algılama ve IAB (İnteraktif Reklamcılık Derneği) reklam sınıflandırması sağlar. Standart çıktı, Bedrock Bilgi Tabanları ile BDA entegrasyonu için kullanılacaktır.
• Özel Çıktı, doğal dil veya bir şema düzenleyicisi kullanarak çıktı gereksinimlerini belirten ayrıntılı planlardan yararlanır. Ayrıntılı planlar, çıkarılacak alanların bir listesini ve her alan için bir veri biçimini içerir.

Bedrock Veri Otomasyonu; JPG, PNG, maksimum 4K çözünürlüğü ve API isteği başına maksimum 5 MB dosya boyutunu destekler. Varsayılan olarak BDA, müşteri başına saniyede 10 işlemde (TPS) maksimum 20 görüntü eş zamanlılığını destekler.

Videolar

Bedrock Veri Otomasyonu, videolar için her iki standart çıktıyı destekler.

• Standart çıktı; videolar için tam video özeti, bölüm segmentasyonu, bölüm özeti, tam ses transkripsiyonu, konuşmacı tanımlama, algılanan müstehcen içerik, algılanan metin, logo algılama ve IAB (İnteraktif Reklamcılık Derneği) reklam sınıflandırması sağlar. Tam video özeti, ürüne genel bakış, eğitimler, haber yayınları ve belgeseller gibi açıklayıcı diyaloglara sahip içerik için optimize edilmiştir.

Bedrock Veri Otomasyonu; H.264, VP8, VP9 ile MOV ve MKV'yi, maksimum 4 saatlik video süresini ve API isteği başına maksimum 2 GB dosya boyutunu destekler. Varsayılan olarak BDA, müşteri başına saniyede 10 işlemde (TPS) maksimum 20 video eş zamanlılığını destekler.

Ses

Bedrock Veri Otomasyonu, ses için her iki standart çıkışı destekler.

• Standart çıktı; ses dosyaları için bölüm özetleme, tam transkripsiyon ve müstehcen içerik moderasyonu algılama dahil olmak üzere bir özet sağlayacaktır.

Bedrock Veri Otomasyonu; FLAC, M4A, MP3, MP4, Ogg, WebM, WAV, maksimum 4 saatlik ses süresi ve API isteği başına maksimum 2 GB dosya boyutunu destekler.

HAQM Bedrock Veri Otomasyonu, ABD Batı (Oregon) ve ABD Doğu (K. Virginia) AWS Bölgelerinde genel kullanıma sunulmuştur.

HAQM Bedrock Veri Otomasyonu şu anda İngilizceyi desteklemektedir. Ek dil desteği, 2025'te kısa süre içinde sunulacaktır.

HAQM Bedrock'a AWS Yönetim Konsolu, API'ler veya HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu aracılığıyla erişilebilir. HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu'nda kullanıcılar, yüksek performanslı altyapı modelleri (FM) kullanarak üretken yapay zeka uygulamalarını hızla oluşturabilir ve bunları yineleyebilir. Sezgisel arabirim yoluyla üretken yapay zeka uygulamalarını hızlı bir şekilde oluşturmak için bu modellerde denemeler yapabilir, projeler üzerinde iş birliği gerçekleştirebilir ve çeşitli Bedrock araçlarına ve kaynaklarına kolay erişim elde edebilirsiniz.

HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu içinde HAQM Bedrock özelliklerine erişmek için geliştiricilerin ve yöneticilerinin şu adımları izlemesi gerekir:

1. HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda yeni bir etki alanı oluşturun.
2. Gen AI uygulama geliştirme proje profilini etkinleştirin.
3. HAQM Bedrock'a HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu içindeki şirketlerinin tek oturum açma (SSO) kimlik bilgilerini kullanarak Üretken Yapay Zeka Oyun Alanı (Keşfetme) ve Üretken Yapay Zeka Uygulama Geliştirme (Derleme) bölümleri aracılığıyla erişin.

HAQM Bedrock'a AWS Yönetim Konsolu, API'ler veya HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu aracılığıyla erişilebilirken, SageMaker Birleşik Stüdyosu içindeki HAQM Bedrock yetenekleri, birkaç önemli iyileştirmeyle orijinal HAQM Bedrock Stüdyosu (artık mevcut değil) üzerine inşa edilmiştir. HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu aracılığıyla erişildiğinde, önde gelen şirketlerin gelişmiş yapay zeka modellerine erişim, yapay zeka istemleri oluşturma ve test etme araçları ve HAQM Bedrock Bilgi Tabanları, HAQM Bedrock Bütünlük Korumaları, HAQM Bedrock Akışları ve HAQM Bedrock Temsilcileri ile sorunsuz entegrasyon sağlar. Ekipler, ihtiyaçlarına göre uyarlanmış özel yapay zeka uygulamaları oluşturmak için paylaşılan bir çalışma alanında işbirliği yapabilir.

Yeni özellikler arasında yan yana yapay zeka modeli karşılaştırması için bir model merkezi; sohbet, görüntü ve video etkileşimlerini destekleyen genişletilmiş bir oyun alanı ve web tarama ile geliştirilmiş Bilgi Tabanı oluşturma yer alır. Daha karmaşık sohbet uygulamaları için Temsilci oluşturmayı sunar ve yapay zeka uygulamalarının ve istemlerinin kuruluşlar içinde paylaşılmasını kolaylaştırır. Ayrıca temel uygulama koduna erişim ve sohbet uygulamalarını CloudFormation şablonları olarak dışarı aktarma yeteneği sunar. AWS altyapı ayrıntılarını yöneterek, çeşitli beceri düzeylerindeki kullanıcıların yapay zeka uygulamalarını daha verimli bir şekilde oluşturmasını sağlayarak öncekinden daha çok yönlü ve güçlü bir araç haline getirir.

HAQM Bedrock IDE, HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu'nun yönetilen ortamı aracılığıyla erişilen HAQM Bedrock'ın temel yeteneğini daha iyi temsil etmek için yeniden adlandırıldı.

Ekipler, HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu aracılığıyla HAQM Bedrock arabirimine erişirken, iş birliğine olanak tanıyan yönetilen bir ortamdan yararlanır. Ekipler projeler oluşturabilir, meslektaşlarını davet edebilir ve birlikte üretken yapay zeka uygulamaları oluşturabilir. Prototipleri hakkında hızlı geri bildirim alabilir ve uygulamaları SageMaker Birleşik Stüdyosu'ndaki herhangi biriyle veya etki alanındaki belirli kullanıcılarla paylaşabilirler. Sağlam erişim kontrolleri ve yönetişim özellikleri, yalnızca yetkili üyelerin veriler veya üretken yapay zeka uygulamaları gibi proje kaynaklarına erişmesine izin verir, veri gizliliğini ve uyumluluğunu destekler ve böylece güvenli işlevler arası işbirliği ve paylaşımı teşvik eder. Ayrıca, üretken yapay zeka uygulamaları bir oluşturucudan SageMaker Birleşik Stüdyosu etki alanındaki belirli kullanıcılarla veya belirli kişilerle paylaşılabilir ve bu sayede bu tür varlıkların uygun erişim hakları, denetimleri ve yönetişimi sağlanır.

HAQM Bedrock'a AWS Yönetim Konsolu, API'ler veya HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu aracılığıyla erişilebilirken bu entegrasyon üretken yapay zeka geliştirme sürecindeki veriler, araçlar ve geliştiriciler arasındaki engelleri ortadan kaldırır. Ekipler, HAQM Bedrock'ın hepsi aynı çalışma alanında bulunan güçlü üretken yapay zeka yeteneklerini sorunsuz bir şekilde dahil ederken tanıdık JupyterLab ortamlarına ve analiz araçlarına erişerek birleşik bir geliştirme deneyimi kazanır.

Birleşik ortam, veri hazırlamadan model geliştirmeye ve üretken yapay zeka uygulama oluşturmaya kadar geliştirme yaşam döngüsü boyunca çeşitli beceri düzeylerindeki geliştiriciler arasında sorunsuz işbirliğine olanak tanır. Ekipler, bilgi tabanı oluşturma, bütünlük koruması yapılandırması ve yüksek performanslı üretken yapay zeka uygulama geliştirme için tümleşik araçlara güvenli ve yönetilen bir çerçeve içinde erişebilir.

HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda geliştiriciler, analiz, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka yeteneklerini tek bir çalışma alanında birleştirerek ihtiyaçlarına göre farklı araçlar arasında zahmetsizce geçiş yapabilir. Bu birleşik yaklaşım, geliştirme karmaşıklığını azaltır ve üretken yapay zeka projeleri için değere ulaşma süresini hızlandırır. AWS, HAQM Bedrock'ı HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu'na getirerek, kurumsal düzeyde güvenlik ve yönetişimi korurken üretken yapay zeka geliştirme girişinin önündeki engelleri azaltıyor ve sonuçta kuruluşların üretken yapay zeka ile daha hızlı ve daha etkili bir şekilde yenilik yapmalarını sağlıyor.

HAQM Bedrock'ın HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu'nda yetenekleri, üretken yapay zeka uygulamalarını iş birliği içinde oluşturmak ve dağıtmak için yönetilen bir ortama ihtiyaç duyan kurumsal ekipler için idealdir. HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu aracılığıyla ekipler aşağıdakilere erişebilir:
 

• Keşfetme bölümündeki Üretken Yapay Zeka Oyun Alanı, ekiplerin altyapı modelleri (FM'ler) ile denemeler yapmasına, farklı modelleri ve yapılandırmaları test etmesine, model çıktılarını karşılaştırmasına, ayrıca istemler ve uygulamalar üzerinde iş birliği yapmasına olanak tanır. Bu ortam, ekiplerin farklı modellerin yeteneklerini uygulamalarında kullanmadan önce değerlendirmeleri ve anlamaları için sorunsuz bir yol sağlar.
   
• Oluşturma bölümündeki Üretken Yapay Zeka Uygulama Geliştirme, ekiplere üretime hazır üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gereken araçları sağlar. Ekipler; Bilgi Tabanları oluşturabilir ve yönetebilir, sorumlu yapay zeka için Bütünlük Korumaları uygulayabilir, Temsilciler ve Akışlar geliştirebilir, ayrıca yönetişim ve uygunluk denetimlerini sürdürürken güvenli bir şekilde iş birliği yapabilir. Bu ortam, kurumsal güvenlik ve uygunluk standartlarını korurken, güvenli iş birliği ve HAQM Bedrock'ın tüm yeteneklerine sorunsuz erişim gerektiren kuruluşlar için özellikle değerlidir.

HAQM Bedrock'ın özellikleri artık genel olarak HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu'nda kullanılabilir ve geliştiricilerin üretken yapay zeka uygulamalarını hızla oluşturup özelleştirmelerini sağlayan yönetilen bir ortak çalışma ortamı sunar. Bu sezgisel arabirim, özelleştirilmiş üretken yapay zeka uygulamalarının iş birliğine dayalı olarak geliştirilmesi için HAQM Bedrock'ın yüksek performanslı altyapı modellerine (FM'ler) ve gelişmiş özelleştirme araçlarına sorunsuz erişim imkanı sağlayarak tüm beceri düzeylerindeki geliştiricilere hitap eder.

HAQM SageMaker Birleşik Stüdyosu içinde HAQM Bedrock, HAQM SageMaker'ın analiz, makine öğrenimi (ML) ve üretken yapay zeka yetenekleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur. Kuruluşlar HAQM Bedrock'ta prototip oluşturarak ve altyapı modelleriyle denemeler yaparak konseptten üretime daha hızlı geçiş yapabilir, ardından bu kaynakları daha geniş uygulamalara ve iş akışlarına entegre etmek için JupyterLab not defterlerine veya kod düzenleyicilerine kolayca geçiş yapabilir. Bu birleştirilmiş çalışma alanı karmaşıklığı basitleştirerek belirli iş gereksinimlerine uygun olan, üretime hazır, sorumlu üretken yapay zeka uygulamalarına yönelik daha hızlı prototipleme, yineleme ve dağıtım sağlar.

SageMaker Birleşik Stüdyosu'nda HAQM Bedrock, platformun yanı sıra altyapı modelleri (FM'ler), Bilgi Tabanları, Temsilciler, Akışlar ve Bütünlük Korumaları gibi temel HAQM Bedrock kaynakları için tanımlanan hesap sınırları ve kotalarına bağlıdır.

SageMaker Birleşik Stüdyosu aracılığıyla HAQM Bedrock'a erişim, hiçbir ekstra ücret gerektirmez ve kullanıcılar yalnızca oluşturdukları üretken yapay zeka uygulamalarının gerektirdiği temel kaynakların kullanımı için ödeme yapar. Örneğin, müşteriler yalnızca üretken yapay zeka uygulamalarında kullandıkları ilişkili model, Bütünlük Koruması ve Bilgi Tabanı için ödeme yapacaklardır. Daha fazla bilgi edinmek için HAQM Bedrock fiyatlandırma sayfasını ziyaret edin.

SageMaker Birleşik Stüdyosu içindeki HAQM Bedrock, HAQM Bedrock ile aynı SLA'lara tabidir. Daha fazla bilgi için HAQM Bedrock Hizmet Seviyesi Sözleşmesi sayfasını ziyaret edin.

SageMaker Birleşik Stüdyosu'nda HAQM Bedrock ile sorunsuz kullanmaya başlama deneyimi için ayrıntılı belgeleri Kullanıcı Kılavuzu'nda bulabilirsiniz. Başka sorularınız varsa veya daha fazla yardıma ihtiyacınız varsa lütfen AWS hesap ekibinize ulaşmaktan çekinmeyin.