Uso de machine learning de Amazon Aurora
Mediante el machine learning de Amazon Aurora, puede integrar su clúster de base de datos de Aurora con uno de los siguientes servicios de machine learning de AWS, según sus necesidades. Cada uno admite casos de uso de machine learning específicos.
- Amazon Bedrock
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Amazon Bedrock es un servicio totalmente administrado que ofrece los principales modelos básicos de las empresas de IA a través de una API, junto con herramientas para desarrolladores que permiten crear y escalar aplicaciones de IA generativa. Con Amazon Bedrock, usted paga por realizar inferencias sobre cualquiera de los modelos fundacionales de terceros. El precio se basa en el volumen de los tokens de entrada y de salida, y en función de si ha adquirido el rendimiento aprovisionado para el modelo. Para obtener más información, consulte ¿Qué es Amazon Bedrock? en la Guía del usuario de Amazon Bedrock.
- Amazon Comprehend
Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que se utiliza para extraer información de los documentos. Con Amazon Comprehend, puede deducir el sentimiento en función del contenido de los documentos mediante el análisis de entidades, frases clave, lenguaje y otras funciones. Para obtener más información, consulte ¿Qué es Amazon Comprehend? en la Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend.
- SageMaker
Amazon SageMaker es un servicio de machine learning completamente administrado. Los científicos y desarrolladores de datos utilizan Amazon SageMaker para crear, entrenar y probar modelos de machine learning para una variedad de tareas de inferencia, como la detección de fraudes y la recomendación de productos. Cuando un modelo de machine learning esté listo para su uso en producción, se puede implementar en el entorno alojado de Amazon SageMaker. Para obtener más información, consulte ¿Qué es Amazon SageMaker? en la Guía para desarrolladores de Amazon SageMaker.
El uso de Amazon Comprehend con su clúster de base de datos de Aurora tiene menos configuración preliminar que el uso de SageMaker. Si es la primera vez que utiliza el machine learning de AWS, le recomendamos que comience por explorar Amazon Comprehend.
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