En los últimos 18 meses, AWS ha anunciado más del doble de estudios necesario (ML) y inteligencia fabricado generativa (IA) están disponibles de forma generalizada que los otros principales proveedores de nubarrón combinados. Esta innovación acelerada está permitiendo a organizaciones de todos los tamaños, desde nuevas empresas disruptivas de IA como Hugging Face, AI21 Labs y Articul8 AI hasta líderes de la industria como NASDAQ y United Airlines, desbloquear el potencial transformador de la IA generativa. Al proporcionar un conjunto seguro, de detención rendimiento y escalable de servicios y capacidades de ciencia de datos y estudios necesario, AWS permite a las empresas impulsar la innovación a través del poder de la IA.
En el corazón de esta innovación se encuentran Amazon Bedrock y Amazon SageMaker, entreambos mencionados en la nuevo evaluación del Cuadrante Mágico de Ciencia de Datos y Estudios Forzoso (DSML) de Gartner. Estos servicios desempeñan un papel fundamental a la hora de atracar las diversas deposición de los clientes a lo dispendioso del repaso de la IA generativa.
Amazon SageMaker, el servicio fundamental para el incremento de modelos de estudios necesario e IA generativa, proporciona el ajuste y la flexibilidad que simplifican a los científicos de datos y a los ingenieros de estudios necesario la creación, capacitación e implementación de modelos básicos y de estudios necesario (FM) a escalera. Para los desarrolladores de aplicaciones, Amazon Bedrock es la forma más sencilla de crear y resquilar aplicaciones de IA generativa con FM para una amplia variedad de casos de uso. Ya sea aprovechando los mejores FM que existen o importando modelos personalizados de SageMaker, Bedrock equipa a los equipos de incremento con las herramientas que necesitan para acelerar la innovación.
Creemos que las innovaciones continuas para entreambos servicios y nuestro posicionamiento como líder en el Cuadrante Mágico de Ciencia de Datos y Estudios Forzoso (DSML) de Gartner de 2024 reflejan nuestro compromiso de satisfacer las deposición cambiantes de los clientes, particularmente en ciencia de datos y ML. En nuestra opinión, este registro, adyacente con nuestro nuevo registro en el Cuadrante Mágico de Servicios para Desarrolladores de IA en la Cúmulo (CAIDS), consolida a AWS como proveedor de soluciones de IA innovadoras que impulsan el valencia empresarial y la preeminencia competitiva.
Revise el Cuadrante Mágico y la Metodología de Gartner
Para Gartner, la metodología de investigación DSML Magic Quadrant proporciona un posicionamiento competitivo representación de cuatro tipos de proveedores de tecnología en mercados de rápido crecimiento: líderes, visionarios, jugadores de hornacina y retadores. Como investigación complementaria, las notas de Capacidades Críticas de Gartner brindan una visión más profunda de la capacidad y la idoneidad de los productos y servicios de TI de los proveedores en función de casos de uso específicos o personalizados.
La próximo figura resalta dónde se ubica AWS en el Cuadrante Mágico de DSML.
Accede a una copia gratuita del documentación completo para ver por qué Gartner posicionó a AWS como líder y profundizar en las fortalezas y precauciones de AWS.
Más detalles sobre Amazon Bedrock y Amazon SageMaker
Roca Amazónica proporciona una forma sencilla de crear y resquilar aplicaciones con modelos de jerga grandes (LLM) y modelos básicos (FM), lo que le permite crear aplicaciones de IA generativa con seguridad y privacidad. Con Amazon Bedrock, puede ensayar y evaluar FM de detención rendimiento para su caso de uso, importar modelos personalizados, personalizarlos de forma privada con sus datos mediante técnicas como el ajuste fino y la concepción aumentada de recuperación (RAG), y crear agentes que ejecuten tareas utilizando sus sistemas empresariales y fuentes de datos. Decenas de miles de clientes en múltiples industrias están implementando nuevas experiencias de IA generativa para diversos casos de uso.
Amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado que reúne un amplio conjunto de herramientas para permitir un estudios necesario de detención rendimiento y bajo costo para cualquier caso de uso. Puede consentir a una amplia tono de opciones de herramientas de estudios necesario, una infraestructura totalmente administrada y escalable, flujos de trabajo de estudios necesario repetibles y responsables y el poder de la feedback humana durante todo el ciclo de vida del estudios necesario, incluidas herramientas sofisticadas que facilitan el trabajo con datos como Amazon. Panel SageMaker y amazonas Compensador de datos de SageMaker.
Por otra parte, Amazon SageMaker ayuda a los científicos de datos e ingenieros de estudios necesario a crear FM desde cero, evaluar y personalizar FM con técnicas avanzadas e implementar FM con controles detallados para casos de uso de IA generativa que tienen requisitos estrictos en cuanto a precisión, latencia y costo. Cientos de miles de clientes de Perplejidad a Thomson Reuters a excursión profesional utilice SageMaker para crear, entrenar e implementar modelos de estudios necesario, incluidos LLM y otros FM.
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Este representación fue publicado por Gartner, Inc. como parte de un documento de investigación más amplio y debe evaluarse en el contexto de todo el documento. El documento de Gartner está habitable previa solicitud a AWS.
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Sobre el autor
Susanne Seitinger lidera el marketing de productos de IA y ML en Amazon Web Services (AWS), incluida la presentación de servicios críticos de IA generativa como Amazon Bedrock, así como la coordinación de actividades de marketing de IA generativa en AWS. Ayer de AWS, Susanne fue directora de marketing del sector manifiesto en Verizon Business Group y anteriormente dirigió el marketing del sector manifiesto en los Estados Unidos para Signify, posteriormente de instalarse varios puestos en I+D, innovación y mandato y marketing de segmentos. Tiene una diploma de la Universidad de Princeton, adicionalmente de una habilidad en planificación urbana y un doctorado del MIT.