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 AWS 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
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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.aws.amazon.com/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 AWS 机器学习，我们建议您先从探索 Amazon Comprehend 开始。
