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弥合开发与生产之间的差距：与亚马逊基岩

2025年5月30日 15:53 33 Comments
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Amazon Bedrock模型副本和模型共享功能为管理从开发到生产的AI应用程序的生命周期提供了有力的选择。在这篇全面的博客文章中，我们将深入了解模型共享和模型复制功能，在典型的开发到生产方案中探索其功能，好处和实际应用。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在生成AI的景观中，组织越来越多地采用结构化方法来部署其AI应用程序，反映了传统的软件开发实践。 This approach typically involves separate development and production environments, each with its own AWS account, to create logical separation, enhance security, and streamline workflows.Amazon Bedrock is a fully managed service that offers a choice of high-performing foundation models (FMs) from leading AI companies such as AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, and Amazon through a single API, along with a broad set of您需要使用安全性，隐私和负责人AI构建生成AI应用程序的功能。 随着组织扩展其AI计划，他们经常在有效地管理和部署各个开发阶段和跨地理区域的自定义模型方面面临挑战。为了应对这些挑战，亚马逊贝德鲁克（Amazon Bedrock）介绍了两个关键特征：模型共享和模型副本。这些功能旨在简化AI开发生命周期，从初始实验到全球生产部署。它们可以在开发团队和生产团队之间进行无缝的协作，促进有效的资源利用，并帮助组织在整个自定义的模型生命周期中保持控制和安全性。在这篇全面的博客文章中，我们将深入研究模型，探索其功能，福利和实用应用程序的模型和模型的模型，并启动模型的模型，您可以在模型上启动模型和模型，以启动模型的模型。必须满足先决条件：AWS组织设置：源帐户（共享模型的帐户）和目标帐户（接收模型的帐户）必须是同一组织的一部分。如果您还没有一个组织，则需要创建一个组织，启用资源S
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