Brief news summary

मॅकिन्से अँड कंपनीच्या अहवालात असे दर्शविले आहे की जनरेटिव्ह एआय जागतिक अर्थव्यवस्थेला लक्षणीय वाढवू शकते, संभाव्यतः $2.6 ट्रिलियन ते $4.4 ट्रिलियन यांमध्ये योगदान देऊ शकते. ग्राहक सेवा, विपणन, विक्री, सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी आणि संशोधन व विकास या विभागांमध्ये वाढ अपेक्षित आहे. या क्षमतेनुसार, AWS सारख्या प्लॅटफॉर्मवर जनरेटिव्ह एआय तैनात करताना खर्च व्यवस्थापनातील आव्हाने येतात. एक नवीन मार्गदर्शक या खर्च नियंत्रणाच्या धोरणांची ऑफर देतो, ज्या वाचकांना फाउंडेशनल मॉडेल्स, मोठी भाषा मॉडेल्स, टोकन्स, वेक्टर एम्बेडिंग्ज आणि डेटाबेसेस यांचे ज्ञान आहे त्यांच्यासाठी लक्ष केंद्रित करत आहे. यात रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) उपायांवर लक्ष केंद्रित केले आहे आणि Amazon Bedrock ला एक महत्त्वाचा स्त्रोत म्हणून ओळखले आहे. खर्च ऑप्टिमायझेशनसाठी मुख्य मुद्दे: 1. **मॉडेल निवड आणि सानुकूलन**: खर्च आणि कार्यक्षमता दोन्ही अनुकूल करण्यासाठी विशिष्ट प्रशिक्षण डेटाशी जुळणारी मॉडेल्स निवडा. 2. **टोकन वापर व्यवस्थापन**: टोकन वापराचे निरीक्षण करून आणि कार्यक्षमतेसाठी कॅशिंगचा वापर करून खर्च कमी करा. 3. **इन्फेरन्स प्राइसिंग प्लॅन्स**: लवचिकता किंवा सतत कार्यक्षमता यासाठी ऑन-डिमांड आणि प्राव्हिजन पाएड थ्रूपुट यांत्रिकेत निवडा. 4. **अतिरिक्त विचार**: सुरक्षा समस्यांचे निराकरण करा, वेक्टर डेटाबेस वाढ व्यवस्थापित करा, आणि डेटा कसा भाग केला जातो ह्याचा विचार करा जेणेकरून खर्च आणि कार्यक्षमता यावर सकारात्मक परिणाम होईल. Amazon Bedrock जनरेटिव्ह एआय वर्कफ्लोजचे कार्यक्षम व्यवस्थापन समर्थन करतो. संबंधित खर्च घटकांमध्ये क्वेरी खंड, टोकन वापर, आणि डेटाबेस खर्चाचा समावेश आहे. ऑन-डिमांड प्राइसिंगसह सुरू केल्याने प्रारंभिक कार्यक्षमता मूल्यांकनाची संधी मिळते, जेव्हा मागणी वाढते तेव्हा प्राव्हिशन्ड थ्रूपुटमध्ये स्विच करण्याचा पर्याय ठेवला जातो. खर्च-बचत उपायांमध्ये प्रेरणा ऑप्टिमायझेशन, डेटाबेसचा खंड आकार समायोजित करणे, आणि धोरणात्मक मर्यादांचे सेटिंग समाविष्ट आहे. निवडलेली चंकिंग पद्धत—सामान्य कींवा श्रेणीबद्ध—किंमती आणि नेमकेपणावर परिणाम करते. हा मार्गदर्शक भाग 2 साठी एक प्रारंभिक लेख म्हणून काम करतो, जो व्यवसाय मूल्याचे अंदाज आणि तांत्रिक प्रगतीच्या पार्श्वभूमीतील प्रमुख खर्च गतिशीलता समजावेल.