云计算巨头发大招，底座造底座，全面引爆AI赛道

人工智能

2023-09-11 11:31:58

亚马逊云科技的底座造底座策略搅动 AI 江湖

AIGC 风暴席卷而来

随着生成式 AI (AIGC) 的兴起，科技巨头们纷纷摩拳擦掌，秀出各自的 AI 肌肉。在这个竞争日益激烈的赛道上，亚马逊云科技另辟蹊径，提出了一个巧妙的概念——底座造底座。

底座：大模型的坚实基石

AIGC 的实现离不开强大的底座，它就像一座大楼的地基，承载着海量的数据和计算需求。底座的承载能力决定了 AIGC 的规模和复杂程度。

亚马逊云科技的底座造底座策略

亚马逊云科技的底座造底座策略旨在为底座提供底座，搭建一个坚不可摧的基础。通过为底座提供更强大的底座，亚马逊云科技的目标是培育出更强大的大模型。

亚马逊云科技的优势

作为云计算领域的领导者，亚马逊云科技拥有丰富的基础设施和技术资源。它还汇集了一支人工智能专家团队，提供全面的技术支持。这些优势使其成为底座造底座策略的理想选择。

底座造底座：AI 发展的必然趋势

随着 AIGC 的蓬勃发展，对底座的需求只会与日俱增。亚马逊云科技的底座造底座策略顺应了这一趋势，为底座建设和 AI 发展铺平了道路。

底座造底座开启 AI 新纪元

亚马逊云科技的底座造底座策略标志着 AI 发展的一个新时代。随着底座的不断完善，AIGC 将变得更加强大，为我们的生活带来更丰富的数字内容和便捷体验。

代码示例

以下 Python 代码示例展示了如何使用亚马逊云科技的 SageMaker 底座构建一个 AIGC 模型：

import sagemaker

# 创建 SageMaker 会话
sagemaker_session = sagemaker.Session()

# 指定底座容器镜像
image_uri = "123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-pytorch:1.11-cpu-py3"

# 创建 SageMaker 训练作业
training_job = sagemaker_session.create_training_job(
    name="my-training-job",
    model_id="my-model",
    role="arn:aws:iam::123456789012:role/my-role",
    container={
        "ImageUri": image_uri
    },
    hyperparameters={
        "epochs": 10,
        "batch-size": 64
    },
    inputDataConfig=[
        {
            "ChannelName": "train",
            "DataSource": {
                "S3DataSource": {
                    "S3Uri": "s3://my-bucket/train-data"
                }
            }
        }
    ],
    outputDataConfig={
        "S3OutputLocation": "s3://my-bucket/output-data"
    }
)