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Amplify GenAI
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Amplify GenAI 押的是与全校购买商业助手许可证相反的一注：院校自己运行平台，放在自己的 Amazon Web Services 账户里，用多少付多少。范德堡为自家社区构建了它，以 MIT 许可证在三个代码库中发布，如今把它提供给其他组织，作为按席位企业合同的替代方案——其论点是，昂贵的那部分应该是模型，而不是席位数。
你可以用它做什么
用户上传文档或连接数据源来构建自定义助手，助手基于这些材料做检索增强生成，而不只是依赖通用训练。助手可以在组织内共享、串联进同一段对话，并配上提示词模板；平台还能生成 PowerPoint 和 Word 文件、图表和可视化。管理员得到共享服务所需的东西：细到消息级别的成本核算、按用户的上限、文件夹和工作区，以及 SSO，全部在一个院校自己控制的部署里。
对一所高校最重要的设计决定是计费模型。范德堡报告称，在 1,300 名试点用户时，每用户每月成本约为 $3（含 AWS），其中一半用户每月的 token 费用不到 $1——这些数字是该校作为案例研究提出的，不是经审计的基准。按用量计费有利于那种少数用户承担大部分工作的校园，而这正是 AI 采用的常态；它让财务办公室的问题（“每个学生要花多少钱？”）可以从日志而不是合同里得到回答。
适用对象
已经在 AWS 上运行工作负载、想要一个由社区支持、可替代商业企业助手的方案的中央 IT 和 CIO 办公室；需要助手以课程材料为依据、又不愿把材料送进供应商消费级产品的教师；以及希望有一个统一地方看到人们用模型做什么的院校。由于它部署在院校自己的账户里，数据驻留问题由部署本身回答，而不是由供应商的承诺回答。
说明与注意事项
许可证免费，运行不免费：院校要付 AWS 和模型提供商的费用。模型选择通过 Amazon Bedrock（Anthropic、Mistral）或 OpenAI 与 Microsoft Azure 进行，运行自己的本地模型尚未实现。项目明确表示无法支持单个部署，并把组织引向商业合作伙伴——所以现实成本里包含人员或承包商。它是三个代码库（前端、后端、基础设施）的部署，星标是几十而不是几千，上面的成本比较是范德堡自己的经验，不是对照研究。更愿意把推理留在自有硬件上的院校，应当看看 MindRouter，并把两者放在一起读：Amplify 是供应商模型之上的应用层，MindRouter 是自有 GPU 之上的网关。
关联概念
相关资源
- MindRouter爱达荷大学以 Apache-2.0 许可发布的推理网关，把校园里由 vLLM 和 Ollama GPU 节点组成的集群放在一个兼容 OpenAI 的 API 之后，并加入公平份额调度、按用户 token 配额、SSO、审计日志以及实时 GPU 与能耗监测。