Agents改变游戏规则,亚马逊云科技生成式AI让基础模型加速工作流

news/2024/11/24 2:24:41/

最近,Stability AI正式发布了下一代文生图模型——Stable Diffusion XL 1.0这次的1.0版本是Stability AI的旗舰版生图模型,也是最先进的开源生图模型。

在目前的开放式图像模型中,SDXL 1.0是参数数量最多的。官方表示,这次采用的是全新的架构,基础模型的参数规模达到35亿,同时还有一个66亿参数大小的细化模型。而如此强大的生图模型,已经可以在亚马逊云科技Amazon Bedrock上一键访问了!

基础模型全面上新

就在上周,亚马逊云科技发布了一大波基础模型上新。除了刚刚提到的SDXL 1.0,Amazon Bedrock还增加了对Cohere基础模型以及ChatGPT最强竞品——Anthropic的Claude 2的支持。

ecf21220f48b4138aba051de60749e5a.png

 

Cohere研发的大语言模型Command,是一个能够接受用户个性化命令训练的模型,专注于提供文本搜索、文本分类和文本生成三大AI能力。另外,Anthropic推出的Claude 2,其处理能力已经更新到10万个token。相较之前版本,Claude 2在数学、代码、推理能力方面有明显的提升。同时,开发者还可以通过机器学习中心Amazon SageMaker Jumpstart,一键开发各类热门开源模型。比如,Meta最新的Llama 2、世界最大开源社区Hugging Face托管的Falcon、Flan等等。

 

Agents改变游戏规则

不过,基础模型虽然在各种任务上有强大的泛化能力,但随着应用场景的不断扩展,仅靠模型本身已经很难去完成一些复杂的任务了。而前段时间AutoGPT的爆火,则给了学界和工业界一个全新的探索方向——集成了大语言模型的Agent。

概括来说,Agent可以通过最简单的形式运行循环,并且在每一次的迭代中,都会生成自主指令和操作。因此,它们既无需依赖人类来引导对话,还具有高度的可扩展性。

亚马逊云科技也在这个领域进行了自己的探索,并且创新性地提出了全新的Amazon Bedrock Agents。基于Amazon Bedrock提供的Agents功能,开发者可以轻松创建各种生成式AI应用,来完成复杂任务,并根据专有知识源提供最新答案。以往得耗费几个小时编码来实现的过程,现在无需任何手动编码,只要单击几下,Agents就能自动分解任务,创建计划。这样一来,生成式AI应用程序分分钟就搞出来了。

那么,Amazon Bedrock Agents是如何让基础模型加速工作流的呢?具体可分为以下四个步骤:

● 第一步:定义指令和编排,将复杂任务分解为多个步骤

● 第二步:检索增强生成(RAG),配置FM与公司数据互动

● 第三步:完成交互,执行API调用以满足用户请求

● 第四步:在云中安全托管

Amazon Bedrock Agents可以通过简单的API链接到公司数据,将其转换为机器可读的格式,就能生成准确响应。然后自动调用API,满足用户请求。

 

英伟达H100最强加持

然而,基础模型性能不断提升,所带来的是动辄几百万亿的参数。这种复杂性的暴涨,也极大地增加了模型训练和微调的时间——最新的LLM需要数月的时间来进行训练。与此同时,HPC领域也呈现出了类似的趋势。随着精度的提高,用户收集的数据集已经达到了Exabyte级别。为了满足高性能和可扩展性的算力需求,亚马逊云科技全新推出了搭载英伟达最强GPU——H100的Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)P5实例。

相较于上一代,Amazon EC2 P5 实例不仅可以将训练时间缩短高达6倍(从几天缩短到几小时),而且还能使训练成本降低高达40%。具体来说,Amazon EC2 P5 实例共搭载了8个NVIDIA H100 Tensor Core GPU,配备640 GB高带宽GPU显存,同时还有第三代AMD EPYC处理器、2 TB系统内存、30 TB本地NVMe存储,以及高达3200 Gbps的总网络带宽。

堪称配置拉满的性能,为最苛刻、计算密集的生成式AI应用提供了支持,包括问答系统、代码生成、视频和图像生成、语音识别等,非常适合训练和运行日益复杂的LLM和CV模型。

基于全新的Amazon EC2 P5 实例,用户可以探索此前难以触及的问题,并且更快地迭代出解决方案。此外,为了满足用户对大规模和低延迟的需求,亚马逊云科技还推出了搭载有Amazon EC2 P5实例的第二代EC2 UltraClusters。作为云中规模最大的ML基础设施,EC2 UltraClusters可提供高达20 exaflops的总计算能力,以及跨20,000多个NVIDIA H100 GPU的低延迟。

 

给模型插入「外接大脑」

从Agent的构建中我们不难看到,所有基于大模型搭建好的应用,想要获取实时数据,都需要建立在检索增强生成(RAG)之上。而这一技术是向量数据库能够在AI应用中发挥重要作用的根本。

在亚马逊云科技峰会上,首次推出了——Amazon OpenSearch Serverless向量引擎。开发者们通过这个工具,就可以轻松使用向量数据库,快速构建基于大模型的搜索体验。总的来说,Amazon OpenSearch Serverless向量引擎引入了简单、可扩展和高性能的向量存储和搜索功能。开发者可以快速存储和查询各种ML模型(包括Amazon BedRock提供的模型)生成的数十亿个向量嵌入,响应时间仅为毫秒级。

当前,生成式AI大爆发,所有垂直领域的企业都在转向这一热潮,并探索通过集成高级对话生成AI应用程序,以改变用户体验,以及和数字平台交互的方法。亚马逊云科技推出的这项工具,通过使用向量嵌入,能够增强ML搜索和生成式AI。

向量嵌入在用户私有数据上进行训练,并能表示信息的语义和上下文属性。这样做的优势在于,能够及时处理用户的查询,以查找最接近的向量,并将其与其他元数据组合在一起,进而无需依赖外部数据源或其他应用程序代码集成结果。

值得一提的是,向量引擎是基于Amazon OpenSearch Serverless构建,因此无需担心后端基础架构的大小、调整和扩展。所有数据都持久保存在Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中。当向量数量从原型开发时的几千个增长到生产时的上亿个甚至更多,向量引擎将无缝扩展,无需重新索引或重新加载数据来扩展基础架构。

此外,向量引擎还为索引和搜索工作负载提供独立计算,因此开发者可以实时无缝地摄取、更新和删除向量,同时确保用户体验不受查询性能的影响。借助对Amazon OpenSearch Serverless的向量引擎支持,开发人员将拥有一个简单、可扩展和高性能的解决方案,来构建机器学习增强的搜索体验和生成性人工智能应用程序,而无需管理向量数据库基础设施。

 

全球生成式AI领导者

随着数据量大爆发、可高度扩展算力的可用性、以及机器学习技术的进步,让生成式AI足以改变每个行业。因此,越来越多的企业希望快速采用最新技术,创造价值。选择正确的模型,使用公司数据安全定制模型,并将其集成到应用程序中是一个复杂的过程,都需要花费大量时间、和高度专业化的知识。恰恰,亚马逊云科技Amazon Bedrock简化了这一流程,通过简单的API访问一流的基础模型。

通过Amazon Bedrock Agents这一完全托管的服务,开发者能够轻松创建基于生成式AI的应用程序,以完成各种用例的复杂任务。其中Vector Database,能够帮助开发者的应用程序实时存储数据,及时召回信息,提供更好的用户体验。Amazon EC2 P5实例更是为模型训练节省大量时间和算力。基于以上的创新,真正诠释了亚马逊云科技是端到端的生成式AI领导者,帮助企业开发者释放生成式AI的潜力,创造价值。

同时,亚马逊云科技不断降低生成式AI的门槛,更是致力于GenAI普惠的领导者。

前段时间,亚马逊云科技刚刚宣布了编程助手Amazon CodeWhisperer可用,能够使用底层基础模型帮助开发人员提高工作效率。它可以根据开发人员使用自然语言留下的注释和IDE(集成开发环境)中的历史代码实时生成代码建议。

这次,Amazon CodeWhisperer首次与Amazon Glue Studio Notebooks实现集成,能够帮助用户优化使用体验,提高开发效率。通过Amazon Glue Studio Notebooks,开发人员用特定语言来编写任务,然后Amazon CodeWhisperer会推荐一个或多个可以完成此任务的代码片段。

Amazon CodeWhisperer针对最常用的API进行了优化,例如Amazon Lambda或Amazon Simple Storage Service(Amazon S3),使其成为构建应用程序开发者们的绝佳编码伴侣。除此之外,亚马逊云科技还提供了7门免费的技能培训课程,帮助开发者以使用生成式AI。其中,还联手吴恩达推出了「用大型语言模型构建生成式AI」新课程。

● 医疗领域已有落地应用

今年这波AI大模型的浪潮,也激发了人们对生成式AI在医疗行业的应用的探索。对于AI在医疗行业的应用,亚马逊云科技也同样有所行动,发布了一款面向医疗保健软件提供商的全新服务——Amazon HealthScribe。

Amazon HealthScribe通过使用使用生成式AI的机器学习模型和语音识别,能自动起草临床文档,帮助临床医生转录和分析他们与患者的对话。它的自然语言处理功能,还可以从对话中提取复杂的医学术语,比如药物和医学状况。病史、要点、就诊原因,一应俱全。Amazon HealthScribe中的AI功能,正是由Amazon Bedrock提供支持的,通过预训练模型,用户就可以从初创公司以及亚马逊自身构建生成式AI了。

可以说,作为全球云计算的开创者,亚马逊云科技看到了AI浪潮当下,生成式人工智能的潜力和重要性。生成式AI能够有改变每一个应用程序、每一个业务、甚至每一个行业。数据处理、算力和机器学习的进步,正在加速许多企业从实验到部署的转变。

通过提供Amazon Bedrock等服务,以及与行业领导者的合作,这家公司正在普及对生成性人工智能的访问。在不断创新的基础上,亚马逊云科技正在让开发者,让世界重新构想体验,把最好的产品带入生活。


http://www.ppmy.cn/news/1003716.html

相关文章

Django的FBV和CBV

Django的FBV和CBV 基于django开发项目时,对于视图可以使用 FBV 和 CBV 两种模式编写。 FBV,function base views,其实就是编写函数来处理业务请求。 from django.contrib import admin from django.urls import path from app01 import view…

Python: Django 服务部署可能遇到的一些问题

502 bad gateway 不要用 python3 manage.py runserver 启动服务&#xff0c; 而要用&#xff1a; daphne -b 0.0.0.0 -p <端口> <工程名>.asgi:application此外&#xff0c;在 setting.py 中&#xff0c;修改&#xff1a; import osSECRET_KEY os.environ.get(D…

kafka权威指南(阅读摘录)

零复制 Kafka 使用零复制技术向客户端发送消息——也就是说&#xff0c;Kafka 直接把消息从文件&#xff08;或者更确切地说是 Linux 文件系统缓存&#xff09;里发送到网络通道&#xff0c;而不需要经过任何中间缓冲区。这是 Kafka 与其他大部分数据库系统不一样的地方&#…

详解使用SSH远程连接Ubuntu服务器系统

演示环境&#xff1a; 1.Windows10系统 2.VMware Workstation Pro虚拟机 2.Ubuntu16.04.6&#xff08;以上版本通用&#xff09; 回归正题 一、在Ubuntu端&#xff1a; 1.首先需要安装SSH服务器&#xff0c;在ubuntu终端输入以下指令 sudo apt-get install ssh2.输入你的ubu…

数据标注对新零售的意义及人工智能在新零售领域的应用?

数据标签对于新零售至关重要&#xff0c;因为它构成了训练和部署人工智能&#xff08;AI&#xff09;和机器学习&#xff08;ML&#xff09;模型的基础。在新零售的背景下&#xff0c;数据标签涉及对数据进行分类、标记或注释以使其能够被机器理解的过程。然后&#xff0c;这些…

C++、python双语言弹窗教程与对比

Messagebox弹窗 MessageBox指的是显示一个模态对话框&#xff0c;其中包含一个系统图标、 一组按钮和一个简短的特定于应用程序消息&#xff0c;如状态或错误的信息。消息框中返回一个整数值&#xff0c;该值指示用户单击了哪个按钮。 例子&#xff1a; 本文介绍了用C、Pytho…

浅谈Vue3 computed计算属性

什么是computed 官方给出的解释&#xff1a;接受一个 getter 函数&#xff0c;返回一个只读的响应式 ref 对象。该 ref 通过 .value 暴露 getter 函数的返回值。它也可以接受一个带有 get 和 set 函数的对象来创建一个可写的 ref 对象 // 只读 function computed<T>(ge…

InterProcessMutex 类的作用和使用

InterProcessMutex 类是Curator框架中的一个分布式锁的实现&#xff0c;用于在分布式环境下实现互斥锁。 InterProcessMutex 的使用步骤如下&#xff1a; 创建 CuratorFramework 客户端实例&#xff0c;并启动客户端连接到 ZooKeeper 服务器。使用 CuratorFramework 的 creat…