Amazon Bedrock (AWS Bedrock)

Was ist Amazon Bedrock?

Amazon Bedrock – auch bekannt als AWS Bedrock – ist eine Plattform für maschinelles Lernen (ML), die zum Erstellen generativer Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) auf der Cloud-Computing-Plattform Amazon Web Services verwendet wird. Bedrock nutzt Basismodelle, um die Erstellung dieser Apps zu vereinfachen und den Prozess effizienter zu gestalten.

Basismodelle (Foundation Models) sind anpassungsfähige KI-Modelle, die anhand großer Datensätze trainiert werden, um viele verschiedene Aufgaben auszuführen. Sie sind vielseitig, wiederverwendbar und müssen nicht für jede neue Aufgabe neu trainiert werden. Bedrock ersetzt die physische Infrastruktur, die normalerweise zum Erstellen generativer KI-Apps verwendet wird, durch Basismodelle und vereinfacht so den App-Erstellungsprozess.

Bedrock ist ein Konkurrent zu OpenAI ChatGPT und Dall-E 2. Es wird auch mit Amazon SageMaker verglichen, das zum Erstellen und Trainieren komplexer maschineller Lernmodelle verwendet wird. Bedrock konzentriert sich jedoch mehr auf die Erstellung generativer KI-Apps.

So funktioniert Amazon Bedrock Amazon

Bedrock bietet Softwareentwicklern über eine serverlose Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) Zugriff auf eine Vielzahl von Basismodellen von KI-Startups wie AI21 Labs, Anthropic, Cohere und Stability AI. So können beispielsweise große Sprachmodelle wie Claude 2 von Anthropic und Open-Source-Text-zu-Bild-Modelle wie Stable Diffusion XL von Stability AI mit Bedrock verwendet werden, um die Bereitstellung generativer KI-Anwendungen zu vereinfachen.

Grundlegende Modelle sind von sich aus in der Lage, natürliche Spracheingaben zu verstehen und zu verarbeiten, um Texte oder Bilder als Antworten oder Ausgaben zu erzeugen. Ohne Anweisungen können sie jedoch keine komplexen Aufgaben oder Aktionen ausführen.

AWS hat Agents for Amazon Bedrock veröffentlicht, um komplexe Aufgaben für ein Modell zuzuweisen und zu automatisieren, ohne dass ein Entwickler den dafür erforderlichen Code manuell schreiben muss. Konkret können Entwickler Agenten verwenden, um Basismodelle mit ihren proprietären Datenquellen zu verbinden, sodass die von ihnen erstellten Apps aktuelle Antworten auf der Grundlage ihrer eigenen Daten liefern. Wenn ein Benutzer eine mit Bedrock erstellte generative KI-App verwendet, ruft ein Agent API-Aufrufe auf, die die erforderlichen Daten aus proprietären Quellen abrufen, um die Anfragen oder Abfragen des Benutzers zu beantworten.

Zusätzlich zu den Basismodellen von Drittanbietern ermöglicht Amazon den Zugriff auf seine eigenen Titan-Basis-Modelle, darunter Titan Text zur Generierung von Text und Titan Embeddings zur Übersetzung von Texteingaben in numerische Darstellungen.

Diese Anwendungen können Entwickler mit Amazon Bedrock erstellen

Amazon Bedrock kann zur Erstellung der folgenden Apps verwendet werden, die in realen Anwendungsfällen und Workloads nützlich sind:

• Textgenerierung. Mit Amazon Bedrock erstellte Apps können originelle Texte in verschiedenen Formen generieren, zum Beispiel Kurzgeschichten, Blogbeiträge, Nachrichtenartikel und Social-Media-Beiträge.
• Konversations-KI. Mit Bedrock erstellte maßgeschneiderte Chatbots oder virtuelle Assistenten basieren auf Foundation-Modellen, die Zugriff auf proprietäre Daten eines Entwicklers oder Softwareanbieters haben. Dies ermöglicht gute KI-Antworten auf Fragen der Benutzer.
• Textzusammenfassung. Eine einfache Bedrock-App bietet die Möglichkeit, Texte zusammenzufassen, ohne dass der Benutzer lange Dokumente oder Materialien durcharbeiten muss.
• Bilderzeugung. Die API von Bedrock kann mit verschiedenen Arten von Foundation-Modellen verbunden werden, darunter auch solche mit Text-to-Speech-KI-Funktionen. Auf dieser Grundlage kann eine auf Bedrock basierende App eine Anfrage oder Aufforderung für ein bestimmtes Bild von einem Benutzer entgegennehmen und dieses Bild generieren.

Verfügbarkeit von Amazon Bedrock

Amazon Bedrock ist seit September 2023 allgemein verfügbar. Es stehen zwei Preispläne zur Auswahl. Mit einem Plan können Benutzer auf Basis einer nutzungsabhängigen Abrechnung auf Basismodelle zugreifen (On-Demand). Mit dem anderen Plan können Benutzer den Durchsatz entsprechend ihren Leistungsanforderungen bereitstellen, müssen sich jedoch für einen bestimmten Zeitraum verpflichten.