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了解 Amazon Bedrock 模型生命周期
本文向您展示如何在 Amazon Bedrock 中管理 FM 转换，以便您可以确保您的 AI 应用程序随着模型的发展保持运行。我们讨论了三种生命周期状态、如何使用新的扩展访问功能来规划迁移，以及在不中断的情况下将应用程序迁移到新模型的实用策略。
来源:亚马逊云科技 _机器学习Amazon Bedrock 定期发布新的基础模型 (FM) 版本，具有更好的功能、准确性和安全性。了解模型生命周期对于有效规划和管理基于 Amazon Bedrock 构建的 AI 应用程序至关重要。在迁移应用程序之前，您可以通过 Amazon Bedrock 控制台或 API 测试这些模型，以评估其性能和兼容性。
本文向您展示如何在 Amazon Bedrock 中管理 FM 转换，以便您可以确保您的 AI 应用程序随着模型的发展保持运行。我们讨论了三种生命周期状态、如何使用新的扩展访问功能来规划迁移，以及在不中断的情况下将应用程序迁移到新模型的实用策略。
Amazon Bedrock 模型生命周期概述
Amazon Bedrock 上提供的模型可以以三种状态之一存在：活动、旧版或寿命终止 (EOL)。它们的当前状态在 Amazon Bedrock 控制台和 API 响应中均可见。例如，当您进行 GetFoundationModel 或 ListFoundationModels 调用时，模型的状态将显示在响应的 modelLifecycle 字段中。
下图说明了每个模型状态的详细信息。
状态详细信息如下：
模型在 Amazon Bedrock 上发布后，会在发布后至少 12 个月内保持可用状态，并在 EOL 之前保持在旧版状态至少 6 个月。此时间表可帮助客户不着急地规划迁移。