Automatisierte Überwachung für Amazon Bedrock Batch-Inferenz implementieren
Anzeige
In diesem Beitrag haben wir gezeigt, wie ein Unternehmen aus der Finanzbranche mithilfe eines FM große Mengen an Kundendaten verarbeiten und gezielte, datenbasierte Produktvorschläge generieren kann.
Darüber hinaus haben wir demonstriert, wie man eine automatisierte Überwachung für Batch‑Inference‑Jobs von Amazon Bedrock einrichtet. Durch die Kombination von EventBridge, Lambda und DynamoDB erhält man Echtzeit‑Einblick in die Batch‑Verarbeitungsprozesse.
So lässt sich die Effizienz steigern und gleichzeitig personalisierte Empfehlungen auf Basis von Kreditdaten der Kunden zuverlässig bereitstellen.
Ähnliche Artikel
AWS – Machine Learning Blog
•
TP ICAP nutzt Amazon Bedrock für Echtzeit-CRM-Insights
AWS – Machine Learning Blog
•
Tata Power CoE entwickelt KI-Inspektion für Solarpanels mit SageMaker & Bedrock
AWS – Machine Learning Blog
•
Videoverständnis revolutioniert: TwelveLabs Marengo auf Amazon Bedrock
AWS – Machine Learning Blog
•
Generative AI mit Amazon Bedrock in Betrieb nehmen – Teil 1: GenAIOps
VentureBeat – AI
•
Agentische KI braucht neue Kundendatenkategorie – Aktuelle Infrastruktur versagt
AWS – Machine Learning Blog
•
Harmonic Security: Datenschutz-Detektion mit Amazon SageMaker, Bedrock & Nova Pro