详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用权重和偏差以及 Amazon Bedrock AgentCore 加速企业 AI 开发
在这篇文章中，我们演示了如何使用 Amazon Bedrock 的基础模型 (FM) 和新推出的 Amazon Bedrock AgentCore 以及 W&B Weave 来帮助构建、评估和监控企业 AI 解决方案。我们涵盖从跟踪单个 FM 调用到监控生产中复杂的代理工作流程的完整开发生命周期。
来源:亚马逊云科技 _机器学习这篇文章由 Weights & Biases (W&B) 的 Thomas Capelle 和 Ray Strickland 共同撰写。
生成式人工智能 (AI) 在企业中的采用正在加速，从简单的基础模型交互发展到复杂的代理工作流程。随着组织从概念验证过渡到生产部署，他们需要强大的工具来大规模开发、评估和监控人工智能应用程序。
在这篇文章中，我们演示了如何使用 Amazon Bedrock 的基础模型 (FM) 和新推出的 Amazon Bedrock AgentCore 以及 W&B Weave 来帮助构建、评估和监控企业 AI 解决方案。我们涵盖从跟踪单个 FM 调用到监控生产中复杂的代理工作流程的完整开发生命周期。
W&B Weave 概述
Weights & Biases (W&B) 是一个人工智能开发者系统，为各行业各种规模的企业提供用于训练模型、微调和利用基础模型的综合工具。
W&B Weave 提供了一套统一的开发人员工具来支持代理 AI 工作流程的每个阶段。它可以实现：
首先，请通过 AWS Marketplace 订阅权重和偏差 AI 开发平台。个人和学术团队可以免费订阅 W&B。