Как программа AWS Custom Model помогает организациям создавать более умные и индивидуальные решения на базе ИИ

У каждой организации есть уникальное сочетание данных, процессов и ценностей. Именно поэтому универсальные решения на базе ИИ часто не дают ожидаемых результатов. Понимая это, Amazon Web Services (AWS) запустила программу Custom Model в рамках своего Generative AI Innovation Center — комплексную инициативу, которая помогает компаниям проектировать и оптимизировать модели ИИ, адаптированные под их конкретный бизнес-контекст.

С момента запуска в 2024 году программа сотрудничает с глобальными предприятиями и стартапами в таких отраслях, как юриспруденция, финансы, здравоохранение, разработка программного обеспечения, телекоммуникации и производство. Результат — ИИ-системы, которые работают быстрее, эффективнее и глубже отражают индивидуальность каждой компании, обеспечивая более высокую точность, консистентность бренда и снижение операционных затрат.

По мере того как организации выходят за рамки простых чат-ботов и пилотных проектов, AWS помогает им перейти к продвинутой персонализации и оптимизации ИИ — за пределами простого prompt engineering или retrieval-augmented generation (RAG).

От инноваций к результату: сила индивидуального ИИ

Generative AI Innovation Center от AWS поддерживает клиентов на каждом этапе — от определения бизнес-целей до оптимизации производительности аппаратного обеспечения. Такой подход гарантирует, что усилия по кастомизации приводят к измеримым результатам по стоимости, скорости и масштабируемости.

Отличный пример — компания Cosine AI, создатель платформы для разработчиков ИИ. Настроив модель Amazon Nova Pro, одну из базовых моделей AWS, с помощью Amazon SageMaker, Cosine AI достигла:

• 5× больше возможностей A/B-тестирования
• 10× более быстрых циклов разработки
• 4× общего ускорения проектов

Эти результаты показывают, как стратегическая настройка моделей может значительно повысить эффективность — особенно при переходе компаний к агентным системам, где скорость, точность и согласованность действий критически важны для успеха.

Пять советов экспертов по максимизации ROI от разработки кастомного ИИ

1. Начинайте с бизнес-целей, а не с технологий

Успешные проекты на базе ИИ начинаются с четких бизнес-результатов, а не только с технических амбиций. В AWS Innovation Center отмечают, что проекты, реализованные с подходом «от результата к решению», достигают 65% успешности, при этом некоторые из них запускаются менее чем за 45 дней.

Сфокусировавшись на влиянии (например, сокращении времени обслуживания клиентов или улучшении выявления мошенничества), команды могут гарантировать, что каждое техническое решение соответствует стратегическим бизнес-приоритетам.

2. Выберите правильный подход к кастомизации

Не каждому проекту на базе ИИ требуется глубокое переобучение модели. AWS помогает клиентам начать с простых и экономичных методов оптимизации — таких как prompt engineering и retrieval-augmented generation (RAG), — прежде чем переходить к более сложной настройке.

Ключевые подходы включают:

• Supervised fine-tuning — улучшает стиль, тон и точность под конкретные задачи (например, Volkswagen повысила консистентность бренда с 55% до 70%).
• Model efficiency tuning — оптимизирует скорость вывода и использование инфраструктуры, снижая затраты.
• Reinforcement learning — корректирует поведение модели в соответствии с предпочтениями организации.
• Continued pre-training — усиливает отраслевую или языковую специализацию (например, Athena RC создала грекоязычные модели Meltemi-7B и Llama-Krikri-8B).
• Domain-specific foundation model development — для высокоспециализированных отраслей, как у TGS в энергетике, где AWS-инфраструктура помогла быстрее и дешевле выявлять геологические структуры.

3. Определите метрики успеха заранее

Результаты ИИ должны быть измеримыми. AWS рекомендует организациям устанавливать как бизнес-, так и технические KPI.

Примеры включают:

• Точность, задержку и стоимость за запрос
• Соответствие бренду или консистентность тона (как в случае Volkswagen)
• Скорость принятия решений или проверки (как Robin AI увеличила её на 80%)

AWS также поддерживает разработку автоматических методов оценки качества, используя концепцию «LLM-as-a-judge» для непрерывного улучшения.

4. Оптимизируйте оборудование и инфраструктуру

Индивидуальный ИИ — это не только алгоритмы, но и их эффективное исполнение. Например, компания TGS использовала GPU-инфраструктуру AWS для обработки петабайтов сейсмических данных с эффективностью более 90%, сократив сроки поставки с недель до дней.

А компания Synthesia, лидер в создании видео на базе ИИ, сотрудничала с AWS для оптимизации своих пайплайнов глубокого обучения, сократив задержку и увеличив пропускную способность на 29%.

С помощью Amazon Bedrock организации могут использовать предоптимизированные среды для обучения и вывода, обеспечивая масштабируемость без потери производительности.

5. Универсальных решений не существует

Каждый сценарий использования уникален. Хотя крупные универсальные модели обладают мощными возможностями, во многих случаях бизнесу требуются меньшие, более быстрые и специализированные системы ИИ. Используя модульную архитектуру, компании могут сбалансировать точность, стоимость и гибкость.

Сервисы вроде Amazon Bedrock позволяют легко интегрировать и переключаться между разными семействами моделей, включая индивидуально настроенные, через единый API — создавая надежную основу для будущего развития ИИ.

AWS Innovation Center: превращая видение ИИ в бизнес-ценность

Программа Custom Model от AWS Generative AI Innovation Center обеспечивает комплексную поддержку, включая:

• Выбор и настройку моделей
• Техническое взаимодействие с экспертами
• Интеграцию с сервисами AWS, такими как Amazon SageMaker и Bedrock
• Полный контроль над данными в безопасной среде клиента (VPC)

Такой подход помогает компаниям ускорить выход на рынок, сократить расходы и раскрыть весь потенциал генеративного ИИ.

Как официальный партнер AWS, компания Softprom помогает предприятиям в Европе и за её пределами получать доступ к экспертизе AWS, внедрять ИИ ответственно и создавать индивидуальные модели, приносящие измеримые бизнес-результаты.

Заключение

Индивидуальный ИИ больше не роскошь — это конкурентная необходимость. С помощью программы AWS Custom Model и Generative AI Innovation Center организации могут создавать ИИ-системы, отражающие их бренд, оптимизирующие операции и масштабирующие инновации ответственно.

С Softprom и AWS ваш бизнес может создавать ИИ, который действительно соответствует вашей ДНК — повышая эффективность, аналитическую точность и устойчивый рост.

Свяжитесь с Softprom, чтобы узнать, как AWS может помочь вашей организации разработать индивидуальные модели ИИ, приносящие измеримые результаты и соответствующие вашим бизнес-целям.