Amazon Bedrock：借助微调和持续预训练功能，使用私有数据定制模型

2024-01-04 15:45:41

背景介绍

利用高质量的私有数据训练机器学习（ML）模型是改善模型性能和准确性的有效方式，尤其是在特定领域或用例中。许多企业和组织拥有丰富的专有数据，可以用来开发定制的模型，以解决其独有的问题和挑战。

在过去的几年里，我们看到预训练模型在各种自然语言处理（NLP）任务上的表现取得了显著的进步。这些模型通常在海量数据上进行训练，并可以通过微调来适应特定任务。微调是一种快速且有效的方法，可以利用现有的模型并对其进行定制，以便在新的任务上执行。

今天，我们很高兴地宣布，您现在可以在 Amazon Bedrock 中使用自己的数据，安全且私密地定制FMs，按照您所在领域、企业和用例的特定要求构建应用程序。

Amazon Bedrock 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的完全托管式服务，它使开发人员能够轻松地利用模型库构建、训练和部署机器学习模型。Amazon Bedrock 通过提供预定义的模型和工具来简化模型开发过程，使用户能够专注于构建满足其需求的应用程序。

Amazon Bedrock 的最新功能扩展了利用私有数据的模型开发功能。用户现在可以将自己的数据导入 Amazon Bedrock 并将其用于定制FMs。这使用户能够开发出满足其特定要求的模型，而无需从头开始构建模型。

定制模型的优势

使用 Amazon Bedrock 定制模型可以带来以下优势：

更高的准确性： 定制模型通常比通用模型更准确，因为它们针对特定任务进行了专门训练。这可能对依赖准确结果的应用程序非常重要，例如欺诈检测或医疗诊断应用程序。
更快的推理速度： 定制模型通常比通用模型推理速度更快，因为它们针对特定任务进行了优化。这可能对需要快速做出预测的应用程序非常重要，例如实时推荐或欺诈检测应用程序。
更低的成本： 定制模型通常比通用模型更具成本效益，因为它们针对特定任务进行了优化，并且可以减少对计算资源的需求。这可能对需要在大量数据上训练模型的应用程序非常重要。

在 Amazon Bedrock 中定制模型的步骤如下：

将您的数据导入 Amazon Bedrock。
选择要定制的模型。
为自定义训练过程配置参数。
启动训练过程。
评估训练后的模型。
将训练后的模型部署到生产中。

Amazon Bedrock 提供多层安全性和隐私控制，以确保您的数据的安全性和私密性。例如，Amazon Bedrock 使用加密来保护数据在传输和存储期间的安全性。Amazon Bedrock 还提供角色和访问控制功能，以便您可以控制谁有权访问您的数据。

Amazon Bedrock 的价格按您使用的资源收取费用。有关详细信息，请参阅 Amazon Bedrock 定价页面。

要开始使用 Amazon Bedrock 定制模型，请访问 Amazon Bedrock 网站。您可以在网站上找到有关该服务及其功能的更多信息。您还可以注册免费试用帐户，以便您可以亲自体验该服务。

以下是几个您可以使用 Amazon Bedrock 定制模型的用例：

欺诈检测： 您可以在 Amazon Bedrock 中使用自己的交易数据定制模型，以检测欺诈性交易。
医疗诊断： 您可以在 Amazon Bedrock 中使用自己的患者数据定制模型，以诊断疾病。
产品推荐： 您可以在 Amazon Bedrock 中使用自己的销售数据定制模型，以向客户推荐产品。
客户服务： 您可以在 Amazon Bedrock 中使用自己的客户支持数据定制模型，以回答客户问题。

Amazon Bedrock 是开发人员可以用来轻松地利用模型库构建、训练和部署ML模型的完全托管式服务。Amazon Bedrock 现在允许用户使用自己的数据定制FMs，按照您所在领域、企业和用例的特定要求构建应用程序。这可以帮助您构建满足您特定需求的模型，从而提高准确性、降低成本并缩短推理时间。