L47 – AWS Services Deep Dive | Lambda Serverless. API Gateway. Bedrock-Modellkatalog und Playgroun

Vorlesung 47 der Gen AI Hindi-Reihe – Bipin Kumar geht durch alle wichtigen AWS-Dienste, die Sie für GenAI-Apps benötigen, erklärt serverlos vs. server anhand einer echten Analogie und gibt einen Live-Rundgang durch den Modellkatalog und den Spielplatz von Amazon Bedrock. --- ### 🧠 Was abgedeckt ist: **Wichtige AWS-Services für GenAI:** - S3 – Datei- und Objektspeicher, Buckets für jeden Datentyp - EC2 – Miete virtueller Maschinen in jeder Größe (RAM, CPU, GPU) - SageMaker – ML-fokussierte Maschinen mit vorinstallierten KI-Bibliotheken, verwaltete Jupyter-Notebooks - Lambda – serverloses Computing, zahlen Sie nur, wenn Ihr Code ausgeführt wird – API Gateway – Authentifizierung, Drosselung, Sicherheitsschicht für Ihre App – Bedrock – Host und greifen Sie auf über 105 LLM-Modelle zu, ohne Server verwalten zu müssen **Lambda vs. EC2 – Serverlos erklärt:** EC2 ist wie ein Auto zu mieten – Sie zahlen, ob Sie es fahren oder nicht. Lambda ist wie eine Bezahlung pro Kilometer – es wird nur berechnet, wenn Ihr Code tatsächlich ausgeführt wird. Lambda skaliert außerdem automatisch, wenn der Benutzerverkehr zunimmt, und eignet sich daher perfekt für unvorhersehbare oder stoßartige Arbeitslasten wie die Dokumentenklassifizierung. **API-Gateway:** Fungiert als Gatekeeper für Ihre Anwendung. Verwaltet die Authentifizierung (OAuth 2.0, Cognito), kontrolliert die Anzahl der Anfragen pro Sekunde (Drosselung) und sorgt für Sicherheit. Unterstützt REST API, HTTP API und WebSocket (für bidirektionale Echtzeitkommunikation wie Chatbots). **Amazon Bedrock – Modellkatalog:** Serverlose Modelle (105+) – keine Installation erforderlich, Bezahlung pro Token. 99 % der Zeit genutzt. Marketplace-Modelle (150+) – installiert wie eine App auf einer Maschine, feste Kosten. Besser für den dedizierten Einsatz mit hohem Datenverkehr. Verfügbare Anbieter: Anthropic (Claude), Amazon Nova, OpenAI (GPT), Meta (Llama), Google (Gemma), DeepSeek, Mistral, Qwen und mehr. **Hinweis zum Datenschutz:** Anbieter von serverlosem LLM können Ihre Anfragen protokollieren, um ihre Modelle zu verbessern. Für sensible Unternehmensdaten können Sie über HuggingFace ein Open-Source-Modell auf EC2 selbst hosten, um vollständige Datenkontrolle zu erhalten. **Bedrock Playground:** Testen Sie jedes Modell direkt in der AWS-Konsole, bevor Sie Code schreiben. Überprüfen Sie die Anzahl der Token mit dem integrierten Tokenizer-Tool. Vergleichen Sie die Modellpreise pro Million Token verschiedener Anbieter. --- ### ⏭️ Weiter: 👉 Vorlesung 48 – Praktisches AWS-Projekt: Document Classifier auf Bedrock bereitgestellt --- 💬 Fragen in den Kommentaren – Bipin antwortet! 📌 Abonnieren Sie, damit Sie das praxisorientierte AWS-Projekt nicht verpassen. --- **#AWSBedrock #Lambda #Serverless #APIGateway #EC2 #S3 #SageMaker #GenAI #AIHindi #BipinKumar #AWSInHindi #ModelCatalog #CloudComputing #GenAIHindi**