在本系列的上篇中我们介绍了亚马逊自研模型AmazonNova系列大模型的基本能力和满足各种多样化需求（理解、内容生成）的6个模型。在本系列的下篇中，小李哥将大家探索用AmazonNova系列模型开发真实场景化AI应用及API代码为了展示文档分析的能力，我从亚马逊云科技官方文档下载了的PDF文件。

Amazon Nova Lite同样拥有极低的成本，但是这是一个多模态模型！可以以闪电般的速度处理图像、视频和文本输入并生成文本输出。输入输出价格仅有$0.00006和$0.00024，这个价格能用上多模态也是十分的良心。上下文方面，支持高达。

Amazon SageMaker 是亚马逊云科技提供的一项全托管机器学习服务，帮助开发者和数据科学家轻松构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker 提供了全套的工具和基础设施支持，用户无需管理底层的服务器和环境，即可快速处理从数据准备到模型训练再到部署的完整机器学习流程。SageMaker 提供了灵活的开发环境，支持多种常用的机器学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，同时也

Falcon 3系列由阿布扎比技术创新研究所（TII）研发，它的出现标志着开源语言模型的重大进步。Falcon系列包含五种基础模型，参数规模从1B（10 亿）到10B（100 亿）不等，该模型专门提升了科学、数学和编程能力，帮助开发者满足日常场景的需求。目前该系列包括的类型有Falcon3-1B-Base、Falcon3-3B-Base、Falcon3-Mamba-7B-Base、Falcon3-

2024年7月23日， 亚马逊云科技的AI模型托管平台Amazon Bedrock正式上线了Meta推出的超级参数量大语言模型 - Llama 3.1模型，小李哥也迫不及待去体验和试用了该模型，那这么多参数量的AI模型究竟强在哪里呢？Llama 3.1模型是迄今为止最先进、最强大的模型。这一系列模型包含了参数大小分别为和的模型，在多个行业热门基准测试中表现十分出色，并为生成式AI云端应用解锁了丰富

在 AI 系统的背景下，风险管理可以用来最大程度地减少不确定性或潜在负面影响，同时提供最大化正面影响的机会。风险本身并不是潜在危害，而是指不确定性对目标的影响。根据 NIST 风险管理框架（NIST RMF），风险可以通过事件发生的概率与相应事件的后果大小相乘来估算。风险包含两个方面：固有风险和剩余风险。固有风险表示在没有任何缓解措施或控制手段的情况下，AI 系统所展现的风险水平。而剩余风险则是在

亚马逊云科技 Config 是一项用于管理和审计 AWS 资源配置的服务。它可以连续监控、评估和记录 AWS 资源的配置变更，并对这些配置是否符合预定义的合规性规则进行自动审查。Config 提供了全面的资源历史记录和合规性报告，帮助用户了解资源的配置状态、跟踪配置变更，并确保资源配置始终符合内部政策或外部法规要求。

亚马逊云科技 Lambda 是一项无服务器计算服务，专为帮助开发者运行代码而无需管理服务器基础设施而设计。通过 Lambda，开发者可以在不需要配置或维护服务器的情况下，自动运行代码以响应各种事件触发，如对 S3 存储桶的更改、API Gateway 请求、或数据库更新等。Lambda 支持多种编程语言，允许开发者只需上传代码并定义触发条件，AWS 会自动处理所有底层资源的管理，如计算资源的分配、

今天小李哥继续介绍国际主流云计算平台亚马逊云科技AWS上的热门生成式AI应用开发架构。上次小李哥分享了，这次我将介绍如何利用亚马逊的云原生服务Lambda调用OpenAI的最新模型ChatGPT 4o。由于我人在海外，平时都是利用国际云计算平台帮助企业设计AI应用架构，我的文章也将集中在亚马逊、微软、谷歌和甲骨文云计算平台，目的是帮助大家打开视野，了解世界上最前沿的AI和云原生技术。

Falcon 3系列由阿布扎比技术创新研究所（TII）研发，它的出现标志着开源语言模型的重大进步。Falcon系列包含五种基础模型，参数规模从1B（10 亿）到10B（100 亿）不等，该模型专门提升了科学、数学和编程能力，帮助开发者满足日常场景的需求。目前该系列包括的类型有Falcon3-1B-Base、Falcon3-3B-Base、Falcon3-Mamba-7B-Base、Falcon3-