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导读

今天，可能是成为创业者的绝佳时机。然而，即使是最强大的大模型API，距离实际的产品落地还有不少距离。如何寻找最佳的应用场景，根据场景选择最合适的模型，解决模型的工程化部署和数据的实时交互，并确保在与用户互动时模型的安全性和用户数据的安全性，这些都是需要考虑的关键问题。

前言

当今时代，创业的机遇空前丰富。尽管如此，将大模型API转化为实际产品仍然面临诸多挑战。本文探讨了如何找到最佳的应用场景，选择最合适的模型，解决工程化部署和数据实时交互问题，以及如何确保模型和用户数据的安全。

技术的落地

技术的落地并非易事，需要克服种种困难和挑战。幸运的是，我们不必像PC互联网早期那样从零开始，而是可以通过云计算及其相关服务简化创业过程，尤其是AI创业。

亚马逊云科技的经验分享

在AGI Playground 2024上，亚马逊云科技大数据与人工智能产品总监Troy Cui分享了亚马逊云科技帮助创业者实现AI应用及出海的成功经验。以下内容基于公开演讲，由Founder Park整理。

01 让企业更轻松拿下全球市场

技术的进步总能带来巨大的变革。无论是电力的普及，还是数字革命带来的通信变革，都深刻影响了我们的生活。亚马逊在线零售业务的成功，离不开强大的技术支持。亚马逊云科技提供的服务不仅包括存储、网络和数据服务，还提供了可靠的基础设施服务。

亚马逊云科技在全球33个国家和地区拥有105个可用区，提供超过200种服务。即便像Amazon S3这样的成熟服务也在不断更新和迭代，如Amazon S3 Express的发布。借助亚马逊云科技的服务，许多企业得以更便捷地服务全球客户。

02 构建AI应用的第一步：选择合适的模型

2023年是AI发展的关键一年，尤其是在生成式AI领域。亚马逊云科技观察到，许多企业在进行AI应用时，经历了从概念验证到实际生产的转变。这一过程中，有四个关键点需要考虑：

• 选择应用场景：找到适合的场景至关重要。
• 选择合适的工具：合适的工具可以帮助实现落地。
• 解决工程化问题：当进入大规模生产时，工程化部署尤为关键。
• 确保安全性：大规模应用时，监管和安全性问题不可忽视。

在选择业务场景时，目标创新尤为重要。例如，一些面向消费者的业务，特别是新的工作流程，往往基于“目标”进行创新。企业通常会选择从小处入手，逐步扩大规模。

选择模型的关键因素

在选择模型时，性能和可触达性是关键因素。模型的性能直接影响用户体验，而可触达性则关系到模型能否满足终端客户的需求。此外，成本也是一个重要的考量因素。在实际应用中，需要在性能、时延和成本之间找到平衡点。

亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock，旨在提供多种高性能模型供用户选择。例如，Claude 3.0、Mistral、Llama 3等模型都在不断更新迭代。这些模型的快速迭代，使得用户能够获得更加智能且经济的解决方案。

结语

通过上述措施，亚马逊云科技帮助创业者更好地实现AI应用的落地，并在全球市场取得成功。未来，随着技术的不断进步，AI应用将更加广泛和深入。