Von Prompt Engineering bis eigenes Modell: So wählst du die passende AI-Anpassung auf AWS
TL;DR
AWS stellt ein Entscheidungsmodell in acht Stufen vor, mit dem du die passende Anpassung für generative AI findest. Die ersten Stufen nutzen Foundation Models direkt oder per Prompt Engineering, danach folgen RAG, Prompt Caching und Distillation, ohne die Modellgewichte zu verändern. Erst die Stufen sechs bis acht greifen ins Modell ein: Fine-Tuning, Continued Pre-Training mit mehr als einer Milliarde Tokens und komplett eigene Modelle über Amazon Nova Forge.
Nauti's Take
Der Leitfaden bietet Teams eine echte Chance, teure Trainingsprojekte zu vermeiden, weil er klar zeigt, dass die meisten Anwendungen mit Prompts und RAG auskommen. Der Haken: Es ist ein Herstellerleitfaden, der am Ende direkt zu Bedrock, SageMaker und Nova Forge führt, und die Leistungszahlen stammen von AWS selbst.
Wer gerade ein AI-Projekt plant, kann die Stufenlogik gut als Checkliste nutzen, sollte Kosten und Lock-in aber mit anderen Anbietern vergleichen.
Quellen
