Ottimizzazione e prestazioni dell'inferenza in AWS Bedrock

L'implementazione di modelli di IA generativi è solo il primo passo. La vera sfida consiste nel renderli veloci, economici e affidabili su larga scala. Questo corso basato su testo ti guida attraverso le strategie essenziali necessarie per ottimizzare le chiamate ai modelli e gestire le risorse in modo efficiente. Leggendo le nostre spiegazioni dettagliate e analizzando esempi di codice pratici, imparerai come bilanciare la qualità, la velocità e il budget della generazione per fornire applicazioni AI pronte per la produzione. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di inferenza, tra cui temperatura, Top-P e limiti dei token. - Configurare i parametri del modello AWS Bedrock per bilanciare la creatività e la prevedibilità delle risposte. - Implementare le risposte in streaming per ridurre la latenza percepita e migliorare l'esperienza utente. - Ottimizzare i costi di inferenza utilizzando strategie di gestione dei token e linee guida per la selezione dei modelli. - Applicare modelli di base di generazione aumentata di recupero (RAG) agli output del modello di base. Il corso inizia con la terminologia di base e i concetti fondamentali del comportamento del modello di IA generativa prima di passare a tecniche di configurazione pratiche.Progredirai attraverso guide scritte passo-passo e scenari basati su testo che dimostrano come ottimizzare la latenza e il costo per le applicazioni del mondo reale. Progettato per sviluppatori software, ingegneri cloud e principianti tecnici desiderosi di creare sistemi di IA efficienti. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con AWS Bedrock, anche se è utile una conoscenza di base dei concetti API.