在过去的18个月里，AWS宣布了超过两倍的机器学习（ML）相关产品和服务。生成式人工智能将人工智能(AI)功能推向通用可用性的速度超过了其他主要云服务提供商的总和。这种加速的创新使各种规模的组织能够解锁生成式AI的变革潜力，从颠覆性的人工智能初创公司如Hugging Face、AI21 Labs和Articul8 AI到行业领导者如纳斯达克和联合航空。通过提供安全、高性能且可扩展的数据科学和机器学习服务及功能集，AWS使企业能够利用人工智能的力量推动创新。
这一创新的核心是亚马逊Bedrock和亚马逊SageMaker，这两项服务都在最近的Gartner数据科学和机器学习（DSML）魔力象限评估中被提及。这些服务在整个生成式AI旅程中针对多样化的客户需求发挥着关键作用。
亚马逊SageMaker是用于机器学习和生成式AI模型开发的基础服务，它提供了微调和灵活性，使数据科学家和机器学习工程师能够轻松地构建、训练和部署大规模的机器学习和基础模型（FMs）。对于应用程序开发者而言，亚马逊Bedrock是使用FMs为各种用例构建和扩展生成式AI应用的最简单方式。无论是利用市面上的最佳FMs还是从SageMaker导入自定义模型，Bedrock都为开发团队提供了加速创新所需的工具。
我们相信，对于服务的持续创新以及我们在2024年Gartner数据科学和机器学习（DSML）魔力象限中的领导者地位体现了我们致力于满足不断变化的客户需求，特别是在数据科学和机器学习方面。我们认为，这一认可与我们最近在云AI开发服务（CAIDS）魔力象限中的认可相结合，巩固了AWS作为提供创新AI解决方案、推动业务价值和竞争优势的供应商的地位。
审查Gartner魔力象限和方法论
对于Gartner而言，DSML魔力象限研究方法提供了一个图表，用于展示快速增长市场中四类技术供应商的竞争位置：领导者、愿景者、利基玩家和挑战者。作为配套研究，Gartner关键能力报告提供了基于特定或定制用例的供应商IT产品和服务的能力和适用性的更深入见解。
下图突出了AWS在DSML魔力象限中的位置。
免费访问副本查阅完整报告以了解Gartner为何将AWS定位为领导者，并深入了解AWS的优势和注意事项。
关于Amazon Bedrock和Amazon SageMaker的更多细节
亚马逊Bedrock提供了一种使用大型语言模型（LLMs）和基础模型（FMs）构建和扩展应用程序的简便方法，使您能够以安全和私密的方式构建生成式AI应用。借助Amazon Bedrock，您可以针对特定用例实验和评估高性能的基础模型，导入自定义模型，并利用微调和检索增强生成（RAG）等技术使用您的数据进行私有定制，以及构建可以使用企业系统和数据源运行任务的代理程序。来自多个行业的数万名客户正在为各种用途部署新的生成式AI体验。
亚马逊SageMaker是一项完全管理的服务，它整合了一套广泛的工具，以实现高性能、低成本的机器学习应用。您可以访问一系列的机器学习工具，包括全面管理且可扩展的基础架构、可重复和负责任的机器学习工作流程以及在整个机器学习生命周期中使用人力反馈的能力，其中包括使处理数据变得简单明了的复杂工具，例如Amazon SageMaker画布和亚马逊Amazon SageMaker 数据 wrangler.
此外，Amazon SageMaker 帮助数据科学家和机器学习工程师从零开始构建特征管理器（FMs），使用高级技术评估和自定义 FMs，并为准确性、延迟和成本有严格要求的生成式 AI 使用案例部署具有细粒度控制的 FMs。数十万来自困惑度到汤森路透到工作日使用SageMaker构建、训练和部署机器学习模型，包括大语言模型和其他特征模型。
Gartner 不为其研究出版物中所涉及的任何供应商、产品或服务提供任何形式的担保，也不建议技术使用者仅选择那些评级最高或其他设计称谓的供应商。Gartner 研究出版物中的观点仅代表 Gartner 研究机构的意见，并不构成事实陈述。对于本项研究，Gartner 明确免除所有明示或暗示的担保，包括但不限于适销性和特定目的适用性的担保。
该图表由Gartner公司发布，作为更大研究报告的一部分，应结合整个报告进行评估。Gartner的报告可向AWS索取。
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关于作者
苏珊ne·蔡廷格领导亚马逊网络服务（AWS）的AI和机器学习产品营销，包括推出关键的生成式AI服务如Amazon Bedrock，并协调整个AWS范围内的生成式AI市场营销活动。在加入AWS之前，Susanne是Verizon Business Group公共部门营销总监，在此之前，她在美国负责Signify的公共部门营销工作，并曾在研发、创新和细分市场管理及营销等多个职位任职。她在普林斯顿大学获得学士学位，并在麻省理工学院获得了城市规划硕士和博士学位。