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In part 2 of Generative AI Foundations on AWS, AWS generative AI expert instructor Emily Webber walks you through picking the right foundation model for your use case. You'll learn why starting with the right foundation model is important, as well as how to select the appropriate model by considering things such as size, accuracy, ease-of-use, licensing, industrial precedent, and external benchmarks.
章節一：基石模型選型四大維度與權衡 － 剖析模態（語言與視覺）、生成需求、模型參數規模與準確度/成本/推論時間（Inference Runtime）之間的權衡，以及開源與專有模型的優缺點。
章節二：基準測試與外部 Evaluation － 介紹如何善用外部評測榜單（如 Hugging Face Open LLM Leaderboard、Stanford HELM）並建立屬於自家業務情境的 Unit Tests 與 Prompt 資料庫。
章節三：實務手把手操作（Hands-on Walkthrough） － 透過 AWS SageMaker Studio、Boto3 SDK 調用 Falcon 40B 模型，搭配 CNN/Daily Mail 資料集計算 ROUGE 指標進行文本摘要評估。
能根據業務情境的靈活度、成本、硬體限制與精度需求，選擇最佳的基石模型（開源 vs. 專有、規模大小）。能在 AWS SageMaker 環境部署模型 endpoint，並整合 Hugging Face Evaluate 程式庫執行模型的品質評測（如 ROUGE 運算）。
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