零售及电商行业应用生成式 AI 遇到的挑战
前期投入大,大规模投产难
- 90%企业都有图片生成能力需求,仅极少数(<5%)企业具备基础 AIGC 能力的产品化及针对业务进行深度改造;
- 数据、算力、算法是驱动 AIGC 发展的三驾马车,要但每一项的发展,都需要企业投入大量的资金,尤其是前期的硬件投资高。
资源管理能力不足
- 零售及电商团队使用的本地 GPU 集群和 SaaS 方案普遍缺乏分布式算力、存储和权限管理能力;
- 难以在满足电商项目高并发使用需求的同时保证数据隐私和内容生产的效率。
易用性和定制化难两全
- 易用的 SaaS 软件有非常友好的操作界面,但往往对电商团队的自定义模型微调训练需求支持不足;
- 根据开源社区自建的解决方案满足了模型训练需求,但对非技术人员有较高的上手门槛。
生成式 AI 在零售及电商行业适用场景
生成式 AI 精选服务
Amazon CodeWhisperer
使用您的 AI 编码配套应用程序更快、更安全地构建应用程序
CodeWhisperer 经过数十亿行代码的训练,可以根据您的评论和现有代码实时生成从代码片段到全函数的代码建议。绕过耗时的编码任务,加速使用不熟悉的 API 进行的构建。
Amazon Bedrock
使用基础模型 (FM) 构建和扩展生成式 AI 应用程序的最简单方法
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,可通过 API 提供来自 Amazon 和领先 AI 初创企业的根基模型(FM),因此您可以从各种 FM 中进行选择,找到最适合您的应用场景的模型。借助 Amazon Bedrock 无服务器体验,您可以快速入门,轻松试用FM,使用自己的数据私下自定义 FM,并使用亚马逊云科技工具和功能将它们无缝集成和部署到您的应用程序中。
Amazon SageMaker JumpStart
机器学习(ML)中心,包含只需单击几下即可部署的基础模型、内置算法和预构建 ML 解决方案
Amazon SageMaker JumpStart 是一个机器学习(ML)中心,可以帮助您加速 ML 之旅。使用 SageMaker JumpStart,您可以访问预训练的模型,包括基础模型,以执行文章总结和图片生成等任务。预训练模型可针对您的使用案例和数据完全自定义,并且您可以使用用户界面或 SDK 轻松将其部署到生产中。
Amazon SageMaker
通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型
- 来自热门模型提供商的基础模型,用于生成可完全自定义的文本和图片
- 带有来自热门模型中心的预训练模型的数百种内置算法
- 针对常见用例的完全可定制解决方案和参考架构,可加速 ML 之旅
- 在您的组织内共享 ML 模型和笔记本,以加速 ML 模型的构建和部署
视频及博客

生成式 AI 在电商行业的应用场景实践 – 赋能营销物料高效生产

生成式 AI 在泛娱乐行业的应用场景实践 – 助力风格化视频内容创作

利用亚马逊云科技的 AI 和媒体服务快速合成多语言视频
客户案例
店匠
“我们基于亚马逊云科技专业的人工智能技术与服务,在探索跨境电商生成式人工智能应用的道路上取得了重大的进展。从梳理商家需求到产品落地,亚马逊云科技 Amazon SageMaker 等产品为店匠科技提供了端到端的模型训练及调优方案,我们只用了 2 个月的时间,就成功推出了人工智能生成的图片应用 ——BetaCreator,显著降低了训练模型和模型调优的时间成本。”
—— 谢中流 店匠科技首席科学家
解决方案
助力店匠科技灵活构建人工智能生成图片的应用
店匠科技将 Stable Diffusion 模型轻松托管在 Amazon SageMaker 上,利用 Amazon SageMaker 成熟的模型托管和推理能力以及 Amazon EKS、Amazon ECR 等服务,店匠科技不但快速构建了 BetaCreator,还迅速完成了模特换脸、商品变款等应用场景的实验,最终呈现出了不错的模型推理效果。对于一些定制化的场景,店匠科技则利用 Amazon SageMaker 底层丰富的计算资源对 ControlNet、Dreambooth、LoRa 等这样的训练任务进行按需付费的训练,通过高效地构建数据集并对模型参数不断地训练以及优化,实现了更精准、低成本的控制人工智能生成的图片效果。 Amazon SageMaker 还具备强大的集成能力,可以与其他亚马逊云科技的产品,如 Amazon S3、Amazon EMR、Amazon Redshift 等无缝协同合作,助力店匠科技轻松搭建端到端的机器学习工作流程。 Amazon SageMaker JumpStart 机器学习中心还为店匠科技提供了数百种内置算法以及经过预训练的模型库,加速模型的构建和部署。
解决方案架构图
客户收益
产品从研发到上线仅用了 2 个月,显著降低了模型训练和调优的时间成本
店匠科技通过使用 Amazon SageMaker 全托管式服务以及高效的分布式计算、自动化调参等技术,大大提高了机器学习模型的训练速度和效率,使产品的开发周期从过去的 6 个月缩短到 2 个月,显著降低了模型训练和调优的时间成本。
助力客户轻松灵活地使用开源模型,提高电商素材图片产出效率
Amazon SageMaker JumpStart 提供了不断更新的模型库,店匠科技可轻松灵活尝试新的模型来优化产品功能。因此使用 Amazon SageMaker JumpStart 进行模型训练的 BetaCreator,能够快速生成各种类型的电商素材图片,从模特图到创意图,不仅节省了商家广告投放时不同素材图片的测试时间,还增加了设计师的创意和灵感,大大提高了电商素材图片的产出效率。

美餐

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