building gen ai apps with found models workshop

使用 SageMaker 基础模型构建生成式 AI 应用程序

欢迎参加我们的实践研讨会，了解如何使用 Amazon SageMaker 和 Jumpstart Notebooks 以及基础模型构建生成式 AI 应用程序。在本次互动会议中，您将学习如何利用人工智能的力量为文本和图像生成任务创建创新、可扩展且用户友好的解决方案。您将构建一个工具，使内容作者能够为其文章生成有吸引力的图像和标语。

在整个研讨会中，我们将指导您完成开发和部署应用程序的三个关键步骤：

1. 部署基础模型：我们将引导您使用 SageMaker Jumpstart Notebook 为文本和图像生成任务部署最先进的基础模型。

2. 与 AWS Lambda 集成：在此步骤中，您将了解如何创建和部署利用 SageMaker 模型终端节点的 AWS Lambda 函数。这种集成将使您的应用程序和部署的人工智能模型之间实现无缝通信，确保有效处理用户输入。

3. 部署前端应用程序：最后，我们将演示如何部署与已部署的模型端点交互的用户友好的前端应用程序。该应用程序将使用户能够体验人工智能驱动的解决方案的全部潜力。

在本次研讨会结束时，您将获得部署尖端 AI 模型并将其与 AWS 服务集成以构建富有创意且引人入胜的应用程序的宝贵实践经验。

这是研讨会的链接

构建 Docker 镜像

注意：如果您在自己的帐户中运行 CloudFormation，则必须首先构建 Docker 映像，然后推送到您自己的 ECR 存储库。然后在第 19 行使用图像名称更新模板。

要构建镜像，您必须安装 Docker。

然后你就可以运行

docker build . -t build_on_poster

有关如何将图像推送到您的帐户的更多详细信息，请参阅：https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html

安全

请参阅贡献以获取更多信息。

执照

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