AWS上的生成式AI - 简介

生成式AI指的是人工智能系统，它可以根据训练数据生成新的内容，例如文本、图像或音频。它广泛地描述了机器学习（ML）模型或算法。

机器学习模型使用神经网络来学习数据中的模式和结构。一旦学习完成，神经网络就可以创建类似于人类生成内容的输出。生成式预训练Transformer（GPT）和变分自动编码器（VAE）是两种引领这场人工智能革命的生成式AI模型。

AWS提供了一个强大的平台，可以高效地构建、训练和部署这些复杂的模型。AWS还提供基于云的服务，例如AWS SageMaker、AWS Lambda、Amazon EC2和弹性推理，使企业能够将生成式AI集成到其运营中。这些服务旨在支持生成式AI模型的基础设施和计算需求。

为什么选择AWS用于生成式AI？

下面列出了使AWS成为生成式AI理想平台的重要特性：

• 可扩展性 - AWS最有用的特性之一是其可扩展性。无论您是训练小型AI模型还是部署大型AI应用程序，AWS都可以相应地进行扩展。
• 成本效益 - AWS服务（如EC2 Spot实例和AWS Lambda）允许企业通过仅为其使用的资源付费来降低计算成本。
• 集成 - AWS可以轻松与TensorFlow、PyTorch和MXNet等流行的AI框架集成，使开发人员能够轻松地训练和部署模型。

生成式AI的现实世界应用

生成式AI已成为各个行业的强大工具。借助AWS全面的AI和机器学习服务，企业可以轻松地将生成式AI用于现实世界的应用。

在本节中，我们重点介绍了一些使用AWS的生成式AI用例（现实世界应用）：

自然语言处理（NLP）和聊天机器人

借助生成式AI，您可以创建高度互动且类似人类的聊天机器人。公司正在使用AWS服务（如Amazon Lex和SageMaker）来训练、部署和扩展为客户服务机器人、虚拟助手和自动化响应系统提供支持的AI模型。

图像和视频生成

诸如GAN（生成对抗网络）之类的生成式AI模型用于生成逼真的图像和视频。公司正在使用AWS的可扩展基础设施来训练这些复杂的模型，以用于内容创作、营销和电影制作等应用。

代码生成和软件开发

生成式AI可以生成代码片段，自动化重复的编程任务，甚至建议改进代码库。这有助于开发人员更快地编写代码，减少错误。

个性化内容和推荐系统

生成式AI用于为用户创建自定义内容，例如个性化的产品建议、营销电子邮件和网站文本。AWS的机器学习使企业能够轻松地为客户提供独特的体验。

创意艺术和设计

生成式AI通过使艺术家和设计师能够创作音乐、艺术和图案，从而改变了创意艺术。

生成式AI可以根据特定的风格生成数字艺术，或创作特定类型的音乐。它为艺术家提供了一种表达创造力的全新方式。

合成数据生成

现实世界的数据有限或使用成本过高，无法用于您的ML项目。这就是为什么生成合成数据是一项重要的AI应用。生成式AI可以创建大型数据集来训练机器学习模型。