Prós e Contras de AWS Bedrock

AWS Bedrock contains all LLM models which is helpful to choose the right model for the use cases. I built multiple Agents that helps under software development lifecycle and by using bedrock, I was able to achive the output in faster. Also the security features provided under Bedrock really helps to build chatbots and reduce error or hallucinations for text generation and virtual assistant use cases. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Bedrock pricing model needs improvement. Few of the models are projected under AWS marketplace pricing. Bedrock not available in all regions and have to rely on US region for the same. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

AWS Bedrock facilita a incorporação de IA generativa em seu negócio sem se perder nos detalhes de infraestrutura. Ele oferece acesso a modelos de IA poderosos de provedores de ponta, como Anthropic e os próprios modelos Titan da Amazon, proporcionando flexibilidade para encontrar a opção certa. O Bedrock é totalmente gerenciado, portanto, escala conforme você cresce e cuida das questões complexas de segurança e conformidade. Você pode construir e implantar rapidamente ferramentas de IA adaptadas às suas necessidades, tudo dentro da AWS, tornando-o uma ótima opção para empresas prontas para obter valor real da IA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

AWS Bedrock pode ser caro, especialmente para pequenas empresas, e vincula os usuários fortemente ao ecossistema AWS, limitando a flexibilidade. Sua complexidade apresenta desafios para iniciantes e, embora ofereça modelos fundamentais, é menos adaptável do que as opções de código aberto. Além disso, a documentação nem sempre é amigável, tornando mais difícil se atualizar rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Adorei o quão bem documentado é o uso das APIs fornecidas pelo AWS Bedrock. Eles estão oferecendo modelos próprios, assim como de outras empresas como a Meta. É uma API, então você pode usá-la muito facilmente com a plataforma AWS também. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sinto que ainda é um produto em desenvolvimento em relação à disponibilidade em zonas. Alguém também pode dizer que é caro, mas sinto que é uma troca justa com a qualidade e facilidade que oferece. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Existem modelos de IA generativa bem confiáveis fornecidos pela Amazon, Meta e muitas outras opções para escolher. Eu aprecio a documentação deles também. Uso fácil de API do AWS CDK. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nos estágios iniciais, é uma curva de aprendizado íngreme, mesmo que a documentação seja boa. O custo pode ser competitivo em relação a outros provedores de serviços em nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

é fácil usar modelos de IA poderosos sem construir tudo do zero. Podemos acessar diferentes modelos pré-treinados de empresas líderes em IA e integrá-los rapidamente em nossas aplicações. Isso economiza muito tempo e esforço, especialmente para as empresas que querem usar IA mas não têm expertise em aprendizado de máquina. é também flexível, então podemos escolher modelos que se encaixam em nossas necessidades específicas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para iniciantes, o AWS Bedrock pode ser um pouco difícil de configurar. E sempre os serviços da AWS são um pouco caros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

while working as a genAI engineer, I just have to use the LLM model from bedrock, the availibity of llm mode is high and user doesn't need to worry about configuration too much, architecture and configuration alreay taken care by aws bedrock. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

If I want to use customised model in aws , there is limitation and also aws bedrock is not available in London region. It's availibity need to increased. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I like the fact that a lot of pre-trained models are available which can be quickly integrated. Also, if a company is already in the AWS ecosystem, it is easy to integrate with Bedrock and continue the processing pipeline by integrating it with other managed AWS services.

Budget alarms allow to scale it to what is needed without frequently bottlenecking the application.

AWS is a trusted and reliable cloud provider hence furthermore solidifying the use case of using Bedrock for deploying GenAI. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

If a product is not already in the AWS ecosystem, or if a company prefers to deploy on bare metal, then using Bedrock can cause vendor lockin.

For very niche scenarios, a lot of tweaking is required. Fully training model from scratch can be a costly process. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Bedrock é uma ótima maneira de integrar serviços de IA na sua infraestrutura existente da Amazon. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

À medida que novos modelos e recursos se tornam disponíveis no LLM de terceiros, eles muitas vezes não estão disponíveis no Bedrock imediatamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A Amazon Bedrock oferece uma única API com acesso a modelos de base de alto desempenho, como Stability AI, Mistral AI e muitos outros provedores. Em vez de lidar com cada API separadamente, é possível integrar e ajustar seus modelos facilmente com o AWS Bedrock. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

AWS Bedrock pode ser um pouco caro, em comparação com o uso dos modelos de base diretamente, mas economiza muito esforço na gestão de modelos individualmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The best part of using services of AWS Bedrock is availablity of different models. Since its fully managed, and we using Llama, its a total saviour to use a service which manages everything. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The finetune is not aavaialable. For that againt we have to use sagemaker. The back and forth of using different service gives a little friction and everything cant be done in one place. Análise coletada por e hospedada no G2.com.