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Leverage con GenAI en AWS

Convertí tu idea en un plan integral de despliegue de LLMs, respaldado por financiamiento de AWS.

Aprovechá la oportunidad

CÓMO FUNCIONA

Fase I: Assessment de madurez en AI/ML y GenAI

  • Informe de madurez en AI/ML y GenAI:
  • Nivel de adopción actual (incipiente, intermedio, avanzado).
  • Evaluación del stack tecnológico existente y su compatibilidad con AI/ML y GenAI.
  • Identificación de posibles casos de uso de AI/ML y GenAI.

Fase II: Identificación de casos de uso prioritarios

  • Lista priorizada de casos de uso: incluye descripciones, impacto esperado y esfuerzo requerido.
  • Definición de métricas clave (KPIs): para medir el éxito de los casos de uso seleccionados.

Fase III: Roadmap tecnológico, arquitectura inicial y análisis de TCO en la nube

  • Arquitectura de la solución a implementar.
  • Cronograma y actividades de ejecución.
  • Calculadora de estimación de costos de AWS.
  • Propuesta de inversión para ejecutar el proyecto con programas de AWS.
Empezá gratis en el AI Use Case Lab

Mirá tus casos de uso antes de hablar con nosotros

Nuestro AI Use Case Lab gratuito hace la primera pasada solo, en unos diez minutos:

  • Una lista corta y priorizada de casos de uso de AI/ML y GenAI, generada para tu industria, tu etapa y tu stack tecnológico.
  • Una matriz de impacto contra esfuerzo que ubica cada uno, para que el primer proyecto se elija solo.
  • Tus propios puntajes en siete dimensiones ponderadas — capacidad del equipo, claridad del ROI, preparación de los datos y cuatro más.
  • Un roadmap por fases, y los programas de financiamiento de AWS para los que califica cada caso de uso.
  • Un informe en PDF para llevar a tu próxima reunión interna.
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Las infraestructuras cloud GenAI más rápidas para lo que quieras construir

Desbloquear el enorme potencial de la IA generativa es clave tanto para startups como para grandes empresas. Para responder a ese desafío, binbash desarrolló un programa único que le da a founders y líderes técnicos una guía experta para desplegar Large Language Models (LLMs) en AWS.

El framework cubre áreas críticas como la selección y el tuning de modelos, la decisión entre entrenar modelos nuevos o usar preentrenados, y las opciones de hosting, incluidas Amazon SageMaker y Amazon Bedrock.

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Escribinos y convertí tu idea en un plan de despliegue de LLMs.

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