模型信息
【模型公司】 月之暗面
【模型名称】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
文章摘要
【关 键 词】 数据存储、生成式AI、亚马逊云、数据计划、新功能
亚马逊云科技发布了一篇关于数据存储和生成式 AI的文章。文章首先回顾了 Amazon S3 的发展历程，强调了数据在企业数字化转型中的重要性。接着，文章讨论了高质量数据对生成式 AI 模型性能的影响，并指出了数据质量是实施生成式 AI 的最大挑战之一。
文章提出了三个数据计划，以帮助企业更好地利用现有数据进行生成式 AI 应用的定制和个性化。首先，企业可以使用 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 等工具来微调或预训练现有的多个基础模型。其次，企业应让现有的数据架构和数据通道与生成式 AI 协同工作，并遵循现有的数据访问、合规性和管理规则。最后，企业需要为生成式 AI 做好法规、合规性和内容审核的准备，使用亚马逊云科技服务来管理和监控数据使用情况。
文章还介绍了亚马逊云科技推出的一些新存储和数据功能，如 Amazon S3 Connector for PyTorch、Amazon S3 on Outposts 进行身份验证缓存、Amazon S3 Container Storage Interface (CSI) 驱动程序的挂载点、Amazon EFS 的每个文件系统吞吐量提高、Amazon S3 Express One Zone 存储类与 Amazon SageMaker 集成以及 Amazon FSx for NetApp ONTAP 将每个文件系统的最大吞吐量容量提高等。
总之，亚马逊云科技的文章强调了数据在生成式 AI 项目中的关键作用，并提供了一些实用的建议和新功能，以帮助企业更好地利用现有数据进行生成式 AI 应用的定制和个性化。
原文信息
【原文链接】 阅读原文
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【原文作者】 亚马逊云科技
【作者简介】 亚马逊云科技官方公众号，第一时间获取关于亚马逊云科技国内外服务的资讯。亚马逊云科技中国（宁夏）区域由西云数据运营，亚马逊云科技中国（北京）区域由光环新网运营。
