使用 Amazon Aurora 机器学习 - Amazon Aurora
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)

使用 Amazon Aurora 机器学习

通过使用 Amazon Aurora 机器学习,您可以将您的 Aurora 数据库集群与以下 Amazon 机器学习服务之一集成,具体取决于您的需求。这些服务分别支持特定的机器学习使用案例。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一项完全托管式服务,可通过 API 提供人工智能公司的领先基础模型,并附带有助于构建和扩展生成式人工智能应用程序的开发工具。使用 Amazon Bedrock,您可以付费来对任何第三方根基模型运行推理。定价基于输入词元和输出词元的数量,以及您是否为模型购买了预调配吞吐量。有关更多信息,请参阅《Amazon Bedrock 用户指南》中的什么是 Amazon Bedrock?

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend 是一项托管式自然语言处理(NLP)服务,用于从文档中提取见解。使用 Amazon Comprehend,您可以通过分析实体、关键短语、语言和其他特征,根据文档内容推断情绪。要了解更多信息,请参阅《Amazon Comprehend 开发人员指南》https://docs.amazonaws.cn/comprehend/latest/dg/what-is.html中的什么是 Amazon Comprehend?

SageMaker

Amazon SageMaker 是一项完全托管的机器学习服务。数据科学家和开发人员使用 Amazon SageMaker 构建、训练和测试机器学习模型,以完成各种推理任务,例如欺诈检测和产品推荐。当机器学习模型准备好在生产环境中使用时,可以将其部署到 Amazon SageMaker 托管环境中。有关更多信息,请参阅《Amazon SageMaker 开发人员指南》中的什么是 Amazon SageMaker?

与使用 SageMaker 相比,将 Amazon Comprehend 与 Aurora 数据库集群结合使用的初步设置更少。如果您不熟悉 Amazon 机器学习,我们建议您先从探索 Amazon Comprehend 开始。