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[导读]北京——2023年9月4日,随着生成式AI的迅速发展,云厂商的AI开发者服务能力成为业界焦点。日前,Gartner®发布了《2023年云AI开发者服务魔力象限》报告1。亚马逊云科技在报告中被列为“领导者”之一,并在纵轴执行能力维度处于最高位置。这是亚马逊云科技连续四年位列Gartner云AI开发者服务魔力象限“领导者”。

北京——2023年9月4日,随着生成式AI的迅速发展,云厂商的AI开发者服务能力成为业界焦点。日前,Gartner®发布了《2023年云AI开发者服务魔力象限》报告1。亚马逊云科技在报告中被列为“领导者”之一,并在纵轴执行能力维度处于最高位置。这是亚马逊云科技连续四年位列Gartner云AI开发者服务魔力象限“领导者”。

Gartner《2023年云AI开发者服务魔力象限》报告

Gartner这一报告评估了参评技术供应商的“执行能力”和“愿景完整性”。根据Gartner的评估标准,“领导者需要在所有三个关键服务领域都有稳健的产品:自动化机器学习、语言和视觉。它们可以通过API提供CAIDS(云AI开发者服务)产品,开发者无需掌握数据科学专业知识,也可使用。领导者还提供支持能力,以增强其核心服务,包括自动偏差检测和缓解、特征工程、自然语言处理、图像标注、MLOps以及可解释和可诠释的AI。领导者在多个地区提供服务,支持多种语言。”

在Gartner发布的另一份报告《云AI开发者服务关键能力》2中,亚马逊云科技在计算机视觉领域得分3.75(满分5分),排名所有参评供应商第一,同时在AutoML(自动化机器学习)和语言处理方面也进入前三。

在生成式AI备受瞩目的今天,亚马逊云科技提供完整的生成式AI技术堆栈,覆盖算力、基础模型和应用三个层面。亚马逊云科技生成式AI产品和解决方案进一步降低了生成式AI的使用门槛,让无论是业务用户还是开发者都能从中受益,助力来自千行百业的企业提高生产效率,充分释放数据价值和生成式AI的潜力。

超强算力加速生成式AI和高性能计算应用

亚马逊云科技近日在其纽约峰会上宣布Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)P5实例已正式可用。这是一款下一代GPU实例,由最新的英伟达H100 Tensor Core GPU提供支持,可以满足客户在运行机器学习和高性能计算工作负载时对高性能和高扩展性的需求。

亚马逊云科技基于Amazon Trainium自研芯片的Amazon EC2 Trn1实例与基于GPU的同类实例相比,可节省高达50%的训练成本,有助于缩短模型训练时间、快速迭代模型、提升训练准确度。同时,由第二代Amazon Inferentia加速器支持的Amazon EC2 Inf2实例与第一代Inf1实例相比,计算性能提高了3倍,加速器内存提高了4倍,吞吐量提高了4倍,延迟降低了10倍。Inf2针对大模型进行了优化,通过加速器之间的超高速连接支持横向扩展分布式推理,即使是高达1750亿参数的模型也可以方便部署,高速推理。

降低生成式AI的使用门槛

亚马逊云科技新推出的基础模型托管服务Amazon Bedrock和基础模型Amazon Titan提供了非常简单的途径,让开发者借助基础模型构建和扩展生成式AI应用程序。亚马逊云科技进一步为Amazon Bedrock提供全面扩展,新增Cohere作为基础模型供应商,并加入Anthropic和Stability AI的最新基础模型,同时发布变革性的Amazon Bedrock代理(Agents)功能,使开发人员能够更轻松地创建基于生成式AI的应用程序,以完成各种用例的复杂任务,并根据专有知识源提供最新的答案。

在应用层面,亚马逊云科技的AI编程助手Amazon CodeWhisperer 已正式可用。这是一款AI编程助手,使用基础模型帮助开发人员提高工作效率。它可以根据开发人员使用自然语言的注释和IDE(集成开发环境)中的历史代码实时生成代码建议。此外,亚马逊云科技还发布了Amazon CodeWhisperer Jupyter扩展程序,为Jupyter用户在Jupyter Lab和Amazon SageMaker Studio中的Python Notebooks生成实时、单行或完整的函数代码建议。

此外,久负盛名的Amazon SageMaker让开发者能够快速、轻松地准备数据,规模化构建、训练和部署高质量的大型机器学习模型,最后直接将模型部署到生产就绪的托管环境。Amazon SageMaker JumpStart提供来自热门模型提供商的基础模型,用于生成可完全自定义的文本和图片;带有来自热门模型中心的预训练模型和数百种内置算法,让开发者可以轻松上手模型训练;针对常见用例提供了完全可定制的解决方案和参考架构,可以加速生成式AI应用开发进程。Meta刚发布不久的免费且可商用的Llama2基础模型也在Amazon SageMaker JumpStart中可用。该模型提供70亿、130亿和700亿三种参数规模,还提供经过预训练和微调的版本以提升生成-响应的相关性。Amazon SageMaker能够为Llama2模型开发者提供更好的性能和控制,并能够将该模型部署在安全环境下以确保数据安全。

生成式AI广泛受到客户和合作伙伴青睐

在生成式AI浪潮下,文本、图片或音乐生成等基本应用场景已不能满足企业和开发者的需求,如何为行业用户提供符合其实际应用场景需求的生成式AI服务成为当务之急。亚马逊云科技提供了强大的工具,并与各行各业的合作伙伴共同创新,为生成式AI应用落地提供切实有效的助力。

埃森哲正与亚马逊云科技携手,帮助客户使用Amazon Titan等先进的基础模型,部署Amazon Bedrock、Amazon SageMaker等行业领先服务,以及其他亚马逊云科技的机器学习技术;德勤也将利用Amazon Bedrock扩展其生成式AI能力,将自身深厚的AI经验和顶尖人才与亚马逊云科技的技术力量相结合,帮助客户更快速地大规模构建新的AI应用,释放生成式AI能力的巨大价值。

引用来源:

*1 Gartner, Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services, 2023.5.22 (G00773391)

*2 Critical Capabilities for Cloud AI Developer Services, 2023.5.22 (G00773480)

GARTNER和MAGIC QUADRANT是Gartner, Inc.和/或其关联公司在美国和国际上的商标和服务标识,并在获得许可的情况下在此使用。保留所有权利。Gartner并未在其研究报告中支持任何供应商、产品或服务,也并未建议科技用户只选择该等获最高评分或其它称号的供应商。Gartner的研究报告含有Gartner研究与顾问组织的意见,且该意见不应被视作事实陈述。就该研究报告而言,Gartner放弃做出所有明示或默示的保证,包括任何有关适销性或某一特定用途适用性的保证。该图形由Gartner, Inc.发布,作为更大的研究文档的一部分,应在整个文档的背景下进行评估。Amazon Web Services可应要求提供Gartner文档。

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