AWS上的生成式AI教程

AWS 提供了各種工具，例如 SageMaker、Lamda 和 EC2 來構建、訓練和部署生成式 AI 模型。AWS 還為我們提供了靈活的基礎設施來處理訓練和推理工作負載。

使用 AWS 上的 生成式 AI 是安全的，因為 AWS 提供了全面的安全功能，如加密、身份管理和網路隔離，以確保您的生成式 AI 工作負載保持安全。像 AWS 金鑰管理服務 (KMS) 和身份和訪問管理 (IAM) 等服務允許您控制訪問並保護生成式 AI 管道中的資料。

誰應該學習 AWS 上的生成式 AI？

本 AWS 上的生成式 AI 教程可以使各種受眾受益，包括：

• 資料科學家 - 那些希望探索生成式 AI 應用程式的人，例如建立合成數據、AI 藝術或文字生成模型。
• 機器學習工程師 - 希望瞭解如何在 AWS 基礎設施上部署和最佳化生成式 AI 模型的專業人士。
• AI 愛好者 - 對尖端 AI 開發感興趣並渴望嘗試使用 AWS 工具進行生成式任務的個人。
• 開發者 - 希望將其應用程式整合到生成式 AI 功能中的程式設計師。
• 業務領導者 - 希望探索生成式 AI 如何利用 AWS 為其業務創造價值的決策者。
• 學生和研究人員 - 在 AI 領域學習的學習者，他們希望獲得使用 AWS 進行生成式 AI 專案的實踐知識。
• AI 顧問 - 幫助企業實施 AI 解決方案並正在尋找靈活的雲解決方案來實現生成式 AI 的專業人士。

學習 AWS 上的生成式 AI 的先決條件

為了使用和理解 AWS 上的生成式 AI，讀者應該具備：

• 對 AI 和機器學習的基本瞭解 - 熟悉 AI 概念、機器學習 演算法和 神經網路。
• 程式設計知識 - 瞭解 Python，因為它廣泛用於機器學習，特別是在 AWS SDK 和 AI 庫（如 TensorFlow 或 PyTorch）中。
• AWS 基礎知識 - 瞭解核心 AWS 服務（如 EC2、S3 和 IAM）以管理基礎設施、儲存和許可權。
• AWS SageMaker 的經驗 - 瞭解 AWS SageMaker 或類似的 ML 平臺以訓練和部署模型。
• 熟悉雲計算概念 - 瞭解 雲計算 的工作原理，包括基礎設施、擴充套件和無伺服器架構。
• 處理資料 - 擁有處理用於訓練 AI 模型的資料集的經驗，包括預處理和資料處理。
• 訪問 AWS 賬戶 - 一個活動的 AWS 賬戶以訪問 SageMaker、Lambda 和 S3 等服務，以及熟悉成本管理。

AWS 上的生成式 AI 常見問題解答

在本節中，我們收集了一系列關於 AWS 上的生成式 AI 的常見問題解答及其答案：

1. 什麼是生成式 AI，它是如何工作的？

生成式 AI 指的是可以根據訓練資料生成新內容（例如文字、影像或音訊）的人工智慧系統。這些模型使用神經網路來學習資料中的模式和結構。

學習完成後，神經網路可以建立類似於人類生成內容的輸出。AWS 提供了 SageMaker 等服務來高效地訓練和部署這些模型。

2. 如何使用 AWS 構建生成式 AI 模型？

AWS 提供了 SageMaker 和 EC2 等各種工具來構建、訓練和部署生成式 AI 模型。您可以首先上傳您的資料集，然後可以使用預構建的模型或訓練您自己的模型。

訓練完成後，您現在可以部署模型以進行預測或生成新內容。AWS 為我們提供了靈活的基礎設施來處理訓練和推理工作負載。

3. 哪些 AWS 服務最適合生成式 AI？

AWS SageMaker、Lambda 和 Elastic Inference 是執行生成式 AI 模型的一些流行服務。AWS SageMaker 非常適合構建和訓練模型。AWS Lambda 可用於即時推理。

AWS Elastic Inference 是一種經濟高效的選擇，它有助於透過僅在需要時附加 GPU 資源來最佳化成本。

4. AWS SageMaker 如何支援生成式 AI？

AWS SageMaker 是一個全面的機器學習平臺，可幫助您構建、訓練和部署生成式 AI 模型。它支援流行的深度學習框架並提供託管基礎設施。這些功能可幫助您專注於模型開發，而不是基礎設施管理。SageMaker 還提供預構建演算法以方便整合。

5. 我可以在 AWS 上免費訓練生成式 AI 模型嗎？

是的，AWS 為 SageMaker 等服務提供免費套餐。您可以在免費套餐的限制範圍內訓練生成式 AI 模型。但是，較大的模型可能需要更多資源，這可能導致額外成本。建議始終監控您的使用情況，以保持在免費套餐或預算限制內。

6. AWS Lambda 如何幫助實現即時生成式 AI 推理？

AWS Lambda 是一種無伺服器服務，可幫助您為生成式 AI 模型執行即時推理。您可以將 Lambda 與 AWS SageMaker 模型整合，以快速部署模型而無需管理伺服器和其他基礎設施。

AWS Lambda 可以自動擴充套件您的工作負載，因此它是即時應用程式的理想選擇。

7. 什麼是 AWS Elastic Inference，它如何使生成式 AI 受益？

AWS Elastic Inference 允許您為推理工作負載附加 GPU 加速到您的例項。這有助於降低成本，因為您無需為整個時間段支付完全由 GPU 供電的例項。

作為替代方案，您僅在執行生成式 AI 模型時附加所需的 GPU。這優化了效能和成本。

8. 我可以使用 AWS 上的預構建生成式 AI 模型嗎？

是的，您可以使用預構建的生成式 AI 模型。AWS 透過 Amazon SageMaker JumpStart 等服務提供針對各種生成式任務的預訓練模型。這些模型旨在透過減少對大量訓練的需求來加速開發。您可以使用您的資料自定義這些模型，並快速將其部署到特定生成式任務（如文字生成或影像建立）中。

9. AWS 上的生成式 AI 的定價注意事項是什麼？

AWS 上生成式 AI 的定價取決於一些因素，例如例項型別、資料儲存和計算機使用情況。使用 Elastic Inference 和 Spot 例項等服務可以幫助降低成本。AWS 還提供免費套餐以供有限使用，這對於開發和測試目的很有用。

10. AWS 上的生成式 AI 安全嗎？

AWS 提供了全面的安全功能，如加密、身份管理和網路隔離，以確保您的生成式 AI 工作負載保持安全。像 AWS 金鑰管理服務 (KMS) 和身份和訪問管理 (IAM) 等服務允許您控制訪問並保護生成式 AI 管道中的資料。

11. 如何在 AWS 上部署生成式 AI 模型？

您可以透過 SageMaker 在 AWS 上部署生成式 AI 模型。它為您管理基礎設施。訓練模型後，AWS SageMaker 允許您只需點選幾下即可部署它。它還會根據需求自動擴充套件它。AWS Lambda 也可用於無伺服器的即時模型推理。

12. 生成式 AI 在 AWS 上支援哪些程式語言？

AWS 支援多種流行的程式語言，例如 Python、R 和 Java，用於開發生成式 AI 模型。藉助 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等框架在 AWS SageMaker 上隨時可用，您可以使用這些語言有效地構建、訓練和部署生成式 AI 模型。

13. AWS 上生成式 AI 的常見用例是什麼？

AWS 上生成式 AI 的常見用例包括文字生成、影像合成、音樂創作和程式碼生成。

企業將生成式 AI 用於自動化內容建立、設計營銷材料和增強產品推薦等任務。AWS 為我們提供了靈活的基礎設施來處理訓練和推理工作負載並在生產環境中實施這些用例。

14. 我可以在 AWS 上構建大型生成式 AI 專案嗎？

是的，您可以在 AWS 上構建大型生成式 AI 專案，因為 AWS 具備處理大型生成式 AI 專案的能力。

憑藉其靈活的基礎設施，AWS SageMaker 和 AWS EC2 等服務可以支援訓練和部署大型模型所需的繁重的計算工作負載。您還可以使用分散式訓練和多 GPU 設定來大規模加速模型訓練。