Hello大家，歡迎返嚟我哋嘅頻道！今日我哋要講一個好勁又好興奮嘅話題——一個可能會重新定義點樣將最先進嘅AI解決方案整合到我哋嘅產品同服務中嘅突破性資源。我講緊嘅係Chris Fregly、Antje Barth同埋Shelbee Eigenbrode合著嘅《在AWS上生成式人工智能》呢本書。

呢本唔係簡單嘅科技書，佢係一本必讀指南，點樣利用AWS提供嘅強大基礎設施嚟整合生成式AI。咁而家我哋呀，深入睇落去啦！

生成式AI係人工智能中嘅前沿技術。佢可以用最少嘅人類輸入生成文本、圖像、音樂甚至代碼，真係好啟發人。但我哋點樣將呢種革命性嘅潛力轉化為我哋公司內嘅實際應用呢？

呢本書嘅亮點就係度啦。佢涵蓋咗生成式AI項目嘅成個生命周期，真係一個無價嘅資源。

首先，“用例定義”。呢個對於確保我哋唔係盲目跟風，而係實際識別生成式AI喺我哋公司獨特場景中嘅價值應用至關重要。

呢本書提供咗清晰嘅策略，點樣識別出生成式AI可以加大價值嘅地方，從一開始就打好成功基礎。

講完用例，跟住我哋講“模型選擇和微調”。你會喺書中搵到選擇合適嘅生成式AI模型同技術進行微調嘅詳細指南。無論係參數效率微調（PEFT）、低秩適應（LoRA）定係量化LoRA（QLoRA），呢本書會俾你所有優化模型嘅知識。

當你揀好靚模型，就到“部署同優化”啦。高效嘅部署對性能同成本管理極之重要。

呢本書介紹咗AWS Inferentia呢啲專用硬件，亦提供咗高效擴展模型嘅寶貴策略。

喺部署之後，**魔法就喺“集成與應用”出現啦。想像下，用檢索增強生成（RAG）創建有上下文識別嘅推理系統，或者開發先進嘅多模態應用程式。

呢本書對CTO、ML實踐者、應用程式開發人員、業務分析師、數據工程師、數據科學家特別有價值。佢彌補咗理論知識同實踐應用之間嘅差距，提供咗利用AWS滿足你生成式AI需求嘅路線圖。

總之，《在AWS上生成式人工智能》唔係簡單嘅書，佢係一個創新同轉型嘅工具包。佢提供深見、實踐指導同實操練習，將生成式AI帶入我哋公司嘅構造中。

多謝你哋嘅收睇！如果你覺得呢條片對你有幫助，唔好唔記得點個贊、分享同埋訂閱呀。一定要睇下《在AWS上生成式人工智能》——佢可能就係你一直喺搵緊嘅變革契機。