Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 等领先人工智能公司的高性能基础模型（FM），以及通过安全性、隐私性和负责任的 AI 构建生成式人工智能应用程序所需的一系列广泛功能。使用 Amazon Bedrock，您可以轻松试验和评估适合您的使用案例的热门 FM，通过微调和检索增强生成（RAG）等技术利用您的数据对其进行私人定制，并构建使用您的企业系统和数据来源执行任务的代理。由于 Amazon Bedrock 是无服务器的，因此您无需管理任何基础设施，并且可以使用已经熟悉的 AWS 服务将生成式人工智能功能安全地集成和部署到您的应用程序中。

亚马逊云科技的大模型托管平台Amazon Bedrock集成了全球7家头部模型公司的20多种优选大模型。 简单理解，Bedrock就像模型的超市。亚马逊认为，没有一个模型能适用所有场景。多模型，既能满足客户需求，也会给亚马逊云科技带来更多算力消耗的机会，并鼓励伙伴做大生态。这可以带动产业飞轮，形成良性循环。

2024年4月23日，亚马逊云科技更新了Bedrock平台。更新逻辑是，让企业用户在Bedrock上低门槛、高效率、低风险地使用大模型。其中有三个重要发布：其一，上架Meta旗下新开源模型Llama 3、亚马逊云科技自研Titan系列模型、Cohere公司旗下新模型；其二，简化了用户导入、定制、微调、评估模型的功能；其三，提供控制模型行为的工具，避免有害、错误、风险内容。

Amazon Bedrock 是亚马逊推出的一项服务，旨在为企业提供高性能、可扩展的基础设施解决方案。以下是对Amazon Bedrock的详细介绍：

1. 功能
基础设施管理：提供基础设施即服务(IaaS)，帮助企业轻松管理其云资源。
自动化部署：支持自动化部署应用和服务，减少手动配置的需求。
安全性：提供高级别的安全保障，包括数据加密和网络隔离。
可扩展性：允许企业根据业务需求灵活扩展其资源。
2. 使用方法
创建账户：在Amazon Web Services (AWS) 上创建账户以使用Bedrock服务。
选择服务：根据业务需求选择合适的云服务组件。
配置资源：通过AWS管理控制台或API配置所需的云资源。
部署应用：利用Bedrock的自动化工具部署应用程序和服务。
3. 适用场景
企业云迁移：适合需要将本地基础设施迁移到云平台的企业。
应用开发：适用于需要快速部署和迭代应用程序的开发者和团队。
大数据处理：适合需要处理和分析大规模数据的业务场景。
4. 适用人群
企业IT部门：需要管理企业云基础设施的IT专业人员。
开发者：需要部署和测试应用程序的软件开发者。
数据分析师：需要进行大数据分析和处理的数据科学家。
5. 优缺点
优点
提供了强大的云基础设施和服务，支持企业快速创新。
高度自动化，简化了云资源的管理和部署。
亚马逊品牌的安全性和可靠性。
缺点
对于小型企业或个人用户来说，可能会有一定的成本负担。
需要一定的技术知识来有效使用和管理服务。
工具分类标签推荐
云计算, 基础设施即服务, 自动化部署, 数据安全, 可扩展性