22、亚马逊基础模型服务:治理、监控与应用全解析

亚马逊基础模型服务:治理、监控与应用全解析

1. 亚马逊基础模型服务概述

亚马逊提供了一系列用于生成式AI的服务,其中亚马逊基础模型服务(Amazon Bedrock)是核心之一。它集成了多种基础模型,如亚马逊泰坦(Amazon Titan)和Stable Diffusion等,为用户提供了丰富的文本和图像生成能力。同时,亚马逊还提供了一系列相关服务,如亚马逊云观察(Amazon CloudWatch)用于监控指标,AWS身份和访问管理(IAM)用于权限管理等。

1.1 基础模型类型

模型类型 描述
亚马逊泰坦(Amazon Titan) 包括泰坦文本(Titan Text)和泰坦文本嵌入(Titan Text Embeddings),可用于文本生成和嵌入提取。
Stable Diffusion 用于图像生成,可通过文本或图像输入生成高质量的图像。

1.2 服务集成

亚马逊基础模型服务与多个AWS服务集成,以提供全面的生成式AI解决方案:
- AWS IAM :帮助管理权限,包括对特定基础模型和功能(如微调)的访问权限。
- AWS CloudTrail :记录所有AWS管理的服务API活动,包

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值