AI應(yīng)用落地之策：如何應(yīng)對“鐵打的業(yè)務(wù)，流水的模型”挑戰(zhàn)？

AI應(yīng)用落地之策：如何應(yīng)對“鐵打的業(yè)務(wù)，流水的模型”挑戰(zhàn)？

隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始探索將其應(yīng)用于業(yè)務(wù)中，以提升效率、降低成本并創(chuàng)造新的價值。然而，在這個“模型爭霸”的時代，企業(yè)面臨著“鐵打的業(yè)務(wù)，流水的模型”的挑戰(zhàn)，即不斷涌現(xiàn)的新模型如何無縫地融入現(xiàn)有業(yè)務(wù)中，成為企業(yè)亟待解決的問題。本文將圍繞這一主題，探討企業(yè)如何應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，以實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的落地。

一、選擇合適的模型

面對不斷更新的模型，企業(yè)需要認(rèn)識到不同模型的技術(shù)指標(biāo)各不相同，如延遲、成本、微調(diào)能力、知識庫協(xié)調(diào)能力、多模態(tài)支持能力等。因此，在基于大模型構(gòu)建應(yīng)用時，企業(yè)需要根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求，選擇適合的模型。

以DeepSeek為例，該模型在推出后相繼發(fā)布了不同參數(shù)規(guī)模的系列模型，如DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Zero以及DeepSeek-R1-Distill等。這些模型通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)等創(chuàng)新訓(xùn)練方法，在推理能力方面具有顯著優(yōu)勢，并且成本效益比同類模型高出90%-95%。企業(yè)可以根據(jù)不同場景的需求，選擇合適的模型，以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的性價比組合。

二、豐富的模型選擇

為了滿足不同企業(yè)的需求，亞馬遜云科技致力于為企業(yè)用戶提供豐富的模型選擇。目前，Amazon Bedrock已上架多款最新大模型，包括Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI、Luma AI、poolside等廠商的模型。同時，亞馬遜云科技還推出了Amazon Bedrock Marketplace功能，為客戶提供100多個熱門、新興及專業(yè)模型，其中包括DeepSeek-R1。

此外，亞馬遜云科技還關(guān)注客戶需求與技術(shù)發(fā)展，持續(xù)擴(kuò)展模型選擇，既要有潛力的新興模型，也要有行業(yè)內(nèi)的經(jīng)典模型。這不僅滿足了企業(yè)根據(jù)自身獨(dú)特需求精確選擇最合適解決方案的需求，也體現(xiàn)了關(guān)注客戶需求與技術(shù)發(fā)展是推動企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新的關(guān)鍵。

三、打造企業(yè)級AI工具全家桶

在企業(yè)部署和使用模型的過程中，解決工程化問題的能力成為能否成功構(gòu)建的關(guān)鍵。為此，亞馬遜云科技在提供云服務(wù)的同時，也推出了一系列工具和功能，以提升企業(yè)部署和使用的效率。

以低延遲優(yōu)化推理為例，亞馬遜云科技通過模型蒸餾等功能，能夠大幅提升推理效率。此外，亞馬遜云科技還支持基于企業(yè)自有數(shù)據(jù)的定制優(yōu)化，如模型微調(diào)功能，支持GraphRAG等圖數(shù)據(jù)，以及能夠快速且經(jīng)濟(jì)高效地從文檔、圖像、音頻以及視頻中提取信息并將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式的Amazon Bedrock Data Automation功能等。這些工具和功能為企業(yè)提供了全方位的支持，幫助企業(yè)輕松應(yīng)對工程化問題。

四、結(jié)論

綜上所述，面對“鐵打的業(yè)務(wù)，流水的模型”的挑戰(zhàn)，企業(yè)需要從選擇合適的模型、豐富的模型選擇、打造企業(yè)級AI工具全家桶等方面入手，以實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的落地。亞馬遜云科技圍繞云和AI領(lǐng)域展開的全棧式創(chuàng)新，為企業(yè)運(yùn)用全球領(lǐng)先模型提供了三大支持：云端優(yōu)勢、多樣化模型選擇優(yōu)勢以及一系列重要功能。這些優(yōu)勢使得亞馬遜云科技成為企業(yè)構(gòu)建和應(yīng)用生成式AI的首選。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，亞馬遜云科技將繼續(xù)致力于為企業(yè)提供更全面、更高效的支持，助力各行各業(yè)重塑未來。

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