如何选择 AWS 生成式 AI 服务：一份全面的开发者选型指南

面对眼花缭乱的 AWS GenAI 服务矩阵，开发者如何精准匹配业务需求与技术栈？本文为你揭秘选型决策树。

随着生成式 AI 的爆发式增长，AWS 构建了多样化的服务矩阵以满足不同场景需求。但对于开发者而言，面对 Amazon Bedrock、SageMaker、CodeWhisperer 等众多选项，如何做出最优选择成为关键挑战。本文将深入解析 AWS 核心生成式 AI 服务，并提供清晰的选型路径。

迈出第一步

介绍

生成式人工智能是一组人工智能 （AI） 系统和模型，旨在生成 代码、文本、图像、音乐或其他形式的数据等内容。这些系统可以产生新的 基于从现有数据中学到的模式和知识的内容。越来越多的组织 企业正在使用生成式人工智能来：

• 自动化创意工作流程 — 使用生成式 AI 自动化耗时的创作过程的工作流程的服务，例如写作、 图像或视频创作，以及平面设计。

• 自定义和个性化内容 — 生成 针对特定受众的目标内容、产品推荐和定制产品 上下文。

• 增强数据 — 合成大型训练数据集 用于其他 ML 模型，以解锁人工标记数据 稀缺。

• 降低成本 — 使用 综合数据、内容和数字资产。

• 更快的实验 — 测试和迭代更多 内容变化和创意概念比手动实现的要多。

本指南可帮助您选择最好的 AWS 生成式 AI 服务和工具 适合您的需求和您的组织。

理解

亚马逊提供一系列生成式人工智能服务、应用程序、工具和支持 基础设施。您使用其中哪一个在很大程度上取决于以下因素：

• 您要做什么

• 在使用的基础模型中需要多少选择

• 生成式 AI 应用程序所需的定制程度

• 组织内的专业知识

 

亚马逊Bedrock — 建 并使用 FM 扩展您的生成式 AI 应用程序

如果您正在开发自定义 AI 应用程序，需要访问多个基础模型，并且 想要更好地控制 AI 模型和输出，那么 Amazon Bedrock 可能是以下服务： 满足您的需求。 亚马逊基岩 是一项用于构建生成式 AI 应用程序的完全托管服务，支持流行的 基础模型，包括Amazon Nova, Amazon Titan, Anthropic Claude, DeepSeek-R1, Cohere Command & Embed, AI21 Labs Jurassic, Meta Llama, Mistral AI, and Stable Diffusion XL.

用 Amazon Bedrock Marketplace 发现、测试和使用 100 多个流行的、新兴的和 专用 FM。支持的 FM 在 定期。

 

亚马逊 SageMaker AI （以前 亚马逊 SageMaker） — 构建自定义模型并控制从数据准备到模型的整个 ML 生命周期 部署和监控

借助 Amazon SageMaker 大规模构建、训练和部署机器学习模型，包括 FM。考虑这个选项 当您有可以从广泛的培训、微调和定制中受益的用例时 的基础模型。它还简化了评估哪个 FM 的有时具有挑战性的任务 最适合您的用例。

Amazon SageMaker 还提供基础设施和专用工具，供整个 ML 使用 生命周期，包括集成开发环境 （IDE）、分布式训练 基础设施、治理工具、机器学习作 （MLOps） 工具、推理选项 以及建议和模型评估。

 

选择 

Generative AI category	What is it optimized for?	Generative AI services
Amazon Q	Generating code and providing responses to questions across business data by connecting to enterprise data repositories to summarize the data logically, analyze trends, and engage in dialogue about the data.	Amazon Q Business Amazon Q Developer
Amazon Bedrock	Offering a choice of foundation models, customizing them with your own data, and building generative AI applications with the builder tools that Amazon Bedrock offers.	Amazon Bedrock Amazon Bedrock IDE Amazon Nova Amazon Titan
Amazon SageMaker AI	Building, training, and deploying machine learning models, including foundation models, at scale.	Amazon SageMaker AI
Infrastructure for FM training and inference	Offering services that maximize the price performance benefits in FM training and inference.	AWS Trainium AWS Inferentia

 

随着 AWS 在 2025 年持续更新（如 Claude 4.0模型上线、Amazon Q 正式发布），建议开发者定期关注 re:Invent 技术更新，持续优化技术选型路径。

技术选择的本质是平衡创新速度与长期价值。AWS 的多样化服务为开发者提供了从实验到生产的完整路径——关键是根据业务所处的阶段，选择最适合的切入点。

 

 原文浏览可联系博主或登录AWS官方文档进行查看，本文章不做任何商业用途，只针对AI爱好者探讨！