Как сообщает издание AWS Machine Learning, Amazon Bedrock предоставляет доступ к новым моделям OpenAI GPT-6 Sol и GPT-6 Luna через глобальный кросс-регионный доступ для команд в Таиланде, Малайзии, Сингапуре, Индонезии и Тайване. Это решение позволяет обойти ограничения, возникающие при однорегионных запросах, когда спрос превышает местные мощности. С помощью кросс-регионного доступа команды могут использовать GPT-6 Astra из Азиатско-Тихоокеанского региона (Сингапур). В публикации описывается, как настроить вызов, установить разрешения и контролировать запросы из вашего региона. Модели GPT-6 Sol, GPT-6 Luna и GPT-6 Astra доступны через глобальный кросс-регионный доступ с соответствующих регионов, используя конечную точку bedrock-runtime. Для успешного использования кросс-регионного доступа необходимо настроить профиль доступа и использовать API Converse, совместимые с OpenAI API, а также клиенты для программирования. Также рассматриваются настройки AWS Identity and Access Management (IAM) и управление квотами. Семейство GPT-6 включает три модели, каждая из которых доступна через глобальный кросс-регионный доступ. GPT-6 Sol предлагает мощные возможности для решения сложных задач, GPT-6 Luna позволяет эффективно выполнять повторяющиеся задачи, а GPT-6 Astra справляется со сложным анализом и работой с длинными документами. Запросы обрабатываются в зависимости от региона, выбранного для вызова API, а выставление счетов, отслеживание квот и мониторинг остаются в вашем исходном регионе. В публикации также приводится таблица с идентификаторами профилей кросс-регионного доступа и поддерживаемыми регионами. Для начала работы с моделями OpenAI на Amazon Bedrock необходимо выполнить несколько условий, включая наличие IAM-идентификатора с разрешениями на вызов профиля и активированный исходный регион. Статья описывает, как использовать API Converse и OpenAI Chat Completions API, а также рассматривает вопросы безопасности и управления квотами. В заключение, публикация демонстрирует, как вызвать GPT-6 Sol и GPT-6 Luna из пяти регионов Азиатско-Тихоокеанского региона и GPT-6 Astra из Сингапура через глобальный кросс-регионный доступ на bedrock-runtime. Для начала работы необходимо прикрепить IAM-политику и отправить первый запрос через глобальный профиль. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
From the original source:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Read full article at SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИThis material was compiled from public sources. If its publication affects your rights → Request removal
Title in RussianAmazon Bedrock запускает глобальный кросс-регионный доступ к моделям OpenAI GPT-6
Amazon Bedrock предоставляет глобальный доступ к моделям OpenAI GPT-6 через кросс-регионный доступ для команд в Азии.
AI Summary & Key Takeaways
- Amazon Bedrock предоставляет глобальный доступ к моделям OpenAI GPT-6 через кросс-регионный доступ для команд в Азии.
Amazon Bedrock запускает глобальный кросс-регионный доступ к моделям OpenAI GPT-6
Related stories
Judge dismisses Sam Altman’s sister’s sexual abuse lawsuit
On Tuesday, US District Judge Zachary Bluestone dismissed the lawsuit Ann Altman filed last year alleging that her brother, OpenAI CEO Sam Altman, had sexually abused her throughout her childhood. As reported earlier by The Guardian, the judge wrote that over the last year, Ann…
Anthropic pitches AI safety bill that may block a model if 50+ people could be killed
The proposed policy seems to offer protections against AI run amok but actually forbids federal agencies from blocking a model's release without the permission of a judge.
Hugging Face CEO warns that Netflix’s OpenAI hack documentary isn’t accurate
Before you share the Netflix documentary "AI Gone Rogue" take note. Clem Delangue, Hugging Face's co-founder who is featured in the film, says it went "full doomer mode" and isn't accurate.
Stop paying for AI, run everything locally (here’s how)
Big labs are not going to talk about this but continual learning the idea of improving the models for your [music] own use cases for your own workflows. Big labs have no incentive of providing users with that [music] because they're training their models for the normal…



