AWS生成AIサービス・基盤・費用トレードオフ | AWS Certified AI Practitioner

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イントロ

AWS生成AIサービス・基盤・費用トレードオフ

目的別サービスと、速度・可用性・範囲・料金の均衡を見る

複数の基盤モデルや生成AI機能を、AWS上で構築・運用するためのマネージドサービスです。

定義

とは、複数の基盤モデルと生成AI構築機能を提供するAWSのマネージドサービスです。
言葉を分けると: このサービスはの利用と生成AIアプリ構築を支えます。とは、モデル選択・調整・MLライフサイクルを広く支えます。

手順

AWS構成を選ぶ順序

1
生成AI機能、独自ML、業務支援、開発支援、エージェント運用のどれが中心か決める。
2
必要なモデル、、データ統制、を確認する。
3
オンデマンド、、の費用と性能を比較する。
4
、、、を事業目標と照合する。

要点

判断で押さえる境界

業務情報やAWS開発の支援は、調査・分析は、仕様駆動開発はが担います。はエージェント構築、は実行・展開・運用を支えます。製品名だけでなく、必要な能力と責任範囲で選びます。

1
サービス名を利用目的へ対応付ける
2
AWS基盤を使っても利用者責任は残る
3
応答性・可用性・地域・料金を同時比較

AWS生成AIサービス・基盤・費用トレードオフについてFM活用：Bedrock、広いML：SageMaker AI、業務・開発支援、AgentCore等の運用支援の関係を文字ラベルと矢印で示した図 — 用途の広さと管理対象を二軸に、試験ガイド掲載サービスの位置を整理します。製品名ではなく担当能力で読みます。

例

場面: 利用量が昼だけ急増する社内要約機能をAWS上で提供します。
順に考えると: まずで要件を満たすモデルを比較し、とピーク遅延を測ります。変動が大きい初期段階ではオンデマンド利用が合う可能性があります。安定した大量利用と応答保証が必要になれば、確保型の選択肢を費用とともに再評価します。機密データのアクセス制御とログは別途設計します。
ここが結論: サービス、料金方式、非機能要件を一つの判断表へまとめられます。

注意

マネージドは責任ゼロを意味しない

確認

AIF-C01 判断チェック

Q1

変動する生成AI利用の費用比較で確認すべき組み合わせはどれですか。

まとめ

まとめ

1
AWS生成AIサービスは目的別に役割が違う
2
マネージドでもデータとアプリの責任は残る
3
料金方式を利用量と性能で比較する
4
リージョン・可用性・統制条件を現行資料で確認する

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次は「基盤モデル選択と推論パラメータ」へ

基盤モデルの活用

基盤モデル選択と推論パラメータ

基盤モデル選択と推論パラメータを、AIF-C01の公式objective 3.1.1・3.1.2に沿って、用語、判断順序、例、誤解修正で整理します。