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原创 企业DevOps探讨:“谁构建、谁运行”原则的理论基础

“谁构建,谁运行” --沃纳·沃格尔这样的场景大家想必不会陌生:我们正与家人共度美好时光,突然刺耳的电话铃声嗡嗡响起,我们的注意力也为之吸引。听筒中的尖叫声告知,我们的应用程序——也就是那些定期受到内存泄漏侵扰、但重启之后又能恢复正常的小冤家们——现在终于彻底起义了,服务器资源在几分钟之内就被其彻底榨干。目前该应用已经无法正常起效,而运维团队除了尝试重启与回滚之外无法可想——而最新

2015-12-30 15:18:26 9423

原创 企业DevOps:实施过程中需要关注的各项要点

作者:亚马逊云科技企业市场战略总监Stephen Orban“经验并非凭空创造,而是依靠点滴积累所实现” ---阿尔贝·加缪在此次的企业DevOps探索之旅系列文章当中,我将带大家一同探讨企业在具备一定DevOps经验之后又该如何处理下一步可能面临的状况。当然,这些只是我个人在接触自动化、面向客户服务之IT体系以及“谁构建、谁运行”方面事务的同时积累下的一些心得体

2015-12-29 19:36:50 8048

翻译 将DevOps纳入企业环境引发的思考

作者:亚马逊云科技企业市场战略总监Stephen Orban“发展是一种以渐进式改善为载体的持续性行为”——英德拉瓦蒂虽然DevOps可以算是相对新鲜的概念,不过在我看来、其本质思路很早之前就已经出现。从这个角度看,目前很多企业已经广泛接纳这一概念并将其作为文化性产物看待,具体而言就是将大量原本孤立的团队融合起来,从而实现速度更快、频率更高且更为可靠的工作成果。我个人非常幸运

2015-10-13 17:38:41 6317

翻译 利用Amazon Machine Learning与Amazon Redshift建立二进制分类模型

日常生活中的大部分决策都以二进制形式存在,具体来说就是这类问题能够以是或者否来回答。而在商业活动中,能够以二进制方式回答的问题也有很多。举例来说:“这种情况是否属于交易欺诈?”,“这位客户是否会购买该产品?”或者“这位用户是否存在流失风险?”等等。在机器学习机制中,我们将此称为二进制分类问题。很多商业决策都能够通过准确预测二进制问题的答案来得到强化。Amazon Michine Learning(

2015-09-07 17:10:46 8234

翻译 利用Amazon Mobile Analytics与R深入探究移动应用的使用模式

作者:Sandeep Atluri 亚马逊数据科学家要真正鼓励用户使用我们的移动应用程序,最重要的前提就是深入了解用户使用应用程序时的行为模式,而后据此作出体验优化。不过通过应用程序事件数据来找出有意义的模式往往极具挑战性,而标准KPI所提供的诸如月度活跃用户(简称MAU)以及每日活跃用户(简称DAU)并不足以勾勒出完整的图景。举例来说,所发布应用在过去三十天中的用户开启次数能够帮

2015-08-31 18:33:41 6770

翻译 亚马逊云科技使用心得:当初我曾错过的那些宝贵经验

在今天的文章中,我整理出了大量当初曾经错过、而至今仍将我追悔莫及的亚马逊云科技(Amazon Web Services)使用心得。在几年来的实践当中,我通过在亚马逊云科技之上新手构建及部署各类应用程序而积累到了这些经验。虽然内容有些杂乱,但相信仍然能给各位带来一点启示。从物理服务器向“云环境”转移的过程不仅仅是一项技术任务,同时也意味着我们的思维方式需要作出针对性的转变。总体而言,在物理环境下我们

2015-07-08 22:52:17 28764

转载 说到做到!Nova多模态,全新语音模型

通过工具使用,模型能够与其他系统交互,并借助Amazon Bedrock知识库实现智能检索增强生成(RAG),从而收集客户专属的最新信息,如账户详情、订阅套餐和定价信息等。亚马逊正式宣布推出Amazon Nova Sonic,这是一款全新的基础模型,能够将语音理解和语音生成功能集成至单一模型中,从而在AI应用中实现更接近人类对话的语音交流。在为Amazon Nova Sonic设计提示词时,应该优化听觉理解而非视觉阅读的内容,着重提升对话的流畅性和听觉清晰度,让用户“听得顺”而非“看得懂”。

2025-04-09 16:01:26 12

转载 无需考虑运行环境,高效评估RAG系统或模型

该指标会产生一个介于0到1之间的分数,其中1表示完美的引用精准度(所有引用的段落均与响应相关且被使用),0表示完全不精准(引用的段落均不应被使用),这有助于团队识别并修复其RAG系统不加选择地引用段落,而非仅选择性引用对响应有贡献的段落的问题。分数越接近1,则表明模型恰当引用了检索到的段落中的信息。在使用BYOI功能时,您必须在名为output的新字段中提供生成的文本、检索到的段落(例如检索结果)以及生成文本的引用信息(此字段对于BYOI任务是必需的,但对于非BYOI任务则是可选的,并非必须提供)。

2025-04-09 11:00:57 10

转载 详细指南!部署与调用Llama 4模型进行推理

您可以在美国东部(弗吉尼亚北部)亚马逊云科技区域,通过Amazon SageMaker JumpStart部署Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct和Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8模型。在本示例中,该模型从亚马逊2017-2024年的10-K报告中提取关键财务指标,展示了其无需额外处理工具,即可整合和分析跨年度数据的能力。选择“部署”并接受相关条款后,模型部署将会开始。

2025-04-09 11:00:57 11

转载 成本↓90%,延迟↓85%!提示词缓存功能正式可用

要计算潜在的成本节省额度,您首先应通过Amazon Bedrock响应中的缓存写入或读取指标了解自身的提示词缓存使用模式,然后您可根据每1000个输入token(缓存写入)的价格和每1000个输入token(缓存读取)的价格,来计算潜在的成本节省额度。您可以使用缓存检查点来标记提示词中的相关部分,检查点之前的整个提示词便成为缓存的提示词前缀。在该用例中,文档包含在提示词中。然而,对于涉及长达2000个token的系统提示词信息,且后续有大量动态变化文本的工作负载而言,提示词缓存功能的效果可能并不理想。

2025-04-08 18:04:03 12

转载 跨VPC和账户边界,安全共享各类资源

这些区域包括:美国东部(俄亥俄州、弗吉尼亚州北部)、美国西部(加利福尼亚州北部、俄勒冈州)、非洲(开普敦)、亚太地区(香港、孟买、大阪、首尔、新加坡、悉尼、东京)、加拿大(中部)、欧洲(法兰克福、爱尔兰、伦敦、米兰、巴黎、斯德哥尔摩)、中东(巴林)和南美洲(圣保罗)。,例如Amazon EC2实例、Amazon ECS与Amazon EKS容器服务,以及您自有的HTTPS服务,并借助Amazon EventBridge构建事件驱动型应用程序,通过。向下滚动页面,您需要为所连接的服务配置授权信息。

2025-04-08 18:04:03 13

转载 针对RAG,优化Amazon Bedrock知识库

处理完成后,评估将提供全面的见解,包括总体指标和每个单项指标的详细性能分解,详细结果中还包含说明性能细微差异的示例对话。对于某些应用来说,0.95的评估分数可能已经足够,这意味着每20个答案中可能有1个答案存在轻微程度的不准确性,但在高风险应用场景中,这一准确度可能是无法接受的。实施全面的版本跟踪系统,不仅要记录所做的更改,还要记录每次调整的背后逻辑、修改前后的性能指标,以及所获得的见解。此外,您应优先考虑低阻力的优化策略,例如调整知识库中的可配置参数,或采用对基础设施影响最小的实施方案。

2025-04-07 11:01:26 43

转载 无需额外操作,仅需一项功能轻松监控数据库

如本例所示,通过过滤运行Amazon Aurora MySQL的所有实例,可以看到有66个这样的实例,其中3个触发了警报。容量单元数量(适用于Serverless v2数据库),对每个数据库实例按小时收费,数据库日志的摄取和存储将另行收费。如果数据库实例已配置为将日志发送到Amazon CloudWatch Logs,您就可以查看和搜索日志,并按选定时间段和特定日志组进行过滤。能够提供有用且条理清晰的信息,帮助您更好地了解实例集的整体运行状况,并深入研究发现瓶颈和其他问题。本演示点击实例名称(

2025-04-07 11:01:26 14

转载 使用自然语言,数分钟完成应用程序构建

该资源提供了一系列可无缝导入至Amazon App Studio实例中的预构建应用程序,您既可将其作为学习工具,也可将其作为快速部署解决方案。要导入产品采用情况追踪器,请导航至预构建解决方案目录,复制导入代码,并按照下文导入说明进行操作。您现在可以从不同的Amazon App Studio实例导入Amazon App Studio应用程序,所有开发者和管理员都可以使用应用程序导入功能。4.输入预构建应用程序目录中的导入代码,或在下文介绍的导出过程中输入生成的导入代码,然后选择“导入”。

2025-04-05 10:04:37 17

转载 生于烈火与困境:Watch Duty恪守俭约之道

尽管我原本设想在低流量期间采取更稳健的方法,但突然间我们必须“实时操作”,实施了一种新的缓存策略,最终在那些高峰时段减少了近80%的后端流量。最终,我们选择了Fastly——再次选择了一个更成熟、更复杂(也更昂贵)的解决方案,但这次决策是基于对我们需求更深入的理解而作出的。在这些高峰期间,大部分流量是在接收到推送通知后产生的,我们意识到通过协调一个缓存清除URL参数(推送通知负载包含一致的时间戳),我们可以让所有用户获取到同一组新鲜数据,同时保持较高的缓存命中率。四年前,我们绝不可能作出如今的选择。

2025-04-04 11:00:00 24

转载 运维分析效率UP!优化工程资源利用率

现在,用户可以在事件响应期间快速获取告警和日志数据的上下文信息,从而加速分析和解决时间。现在,用户已经可以在Amazon OpenSearch Service中使用Amazon Q Developer,缩短问题平均解决时间,启用更多的自助故障排查,并帮助团队从可观测性数据中提取更大的价值。Amazon Q Developer通过降低查询语言、可视化工具和告警功能的学习门槛,显著提升了Amazon OpenSearch Service的使用体验。,通过AI能力帮助用户高效进行运维数据的调查与可视化。

2025-04-03 11:03:30 32

转载 AI生成图像提示词指南,开启创意无限之旅

一位历经风霜的渔夫,蓄着一抹浓密的灰色胡须,头戴一顶保暖的针织帽,他的身影矗立于黎明时分雾气缭绕的海港之前。夕阳的余晖将他饱经风霜的五官沐浴在金色的光辉中,柔化了他脸上的线条,同时也保留了他在海上打拼多年的性格。他的双眼倒映着身后平静的港湾。日出时分,一座屹立于迷雾缭绕的悬崖之巅的魔法城堡,温暖的阳光洒落在爬满常春藤的尖塔上,为其镀上了一层金色光辉。照片拍摄于雾气朦胧的清晨,长长的无边际泳池形成了一面镜子般的倒影,画面采用四分之三的俯瞰视角,茂盛的沿海植被环绕四周,为整个场景增添了自然之美。

2025-04-03 11:03:30 45

转载 有效提示词设计详解,解锁视觉创作无限可能

与其提供“画一幅美丽的日落”之类的命令式指令,不如像欣赏日落一样描述场景:“低角度拍摄,山间夕阳充满活力,金色余晖穿过粉色云层”,就像用文字描绘一幅生动的画面,从而有效地引导模型。这意味着,与其说“创造一个戏剧性的场景”,不如描述为“日落时分的暴风雨海滩,巨浪滔天,乌云密布,用航拍镜头缓慢掠过海岸线”。相反,它是根据提示词捕捉所需图像本质的程度,再将提示词转化为图像。在编写提示词时,应专注于您想要看到的内容,而不是告诉模型该做什么,正如在撰写详细的标题或场景描述时,要像解释一段已经存在的视频一样。

2025-04-02 11:01:48 32

转载 轻松构建实时音视频交互系统,打造卓越用户体验

然而,传统方案往往存在延时高、耦合度高、扩展性差的问题。登录亚马逊云科技账户,并为所需服务(Amazon EKS、Amazon ECR、Amazon Nova、Amazon CloudFront、Amazon Transcribe、Amazon Polly、Amazon EC2等)分配访问权限。本文将深入介绍如何借助Amazon Nova系列模型、Amazon Transcribe和Amazon Polly等亚马逊云科技服务,轻松构建功能强大的实时音视频交互系统,帮助开发者打造卓越的用户体验。

2025-04-02 11:01:48 41

转载 Amazon Nova Act SDK研究预览版现已推出

使用Amazon Nova Act SDK,开发者可以构建能够在网页浏览器中完成任务的Agents,例如在内部系统提交外出申请、在日历中标记外出状态,以及设置“外出”自动回复邮件等。,一旦系统运行正常,就无需再监视每一步操作的执行过程,您可以开启无监管模式,将Agents转变成一个可以集成到产品中的API,甚至根据需要设置异步运行。凭借结合可靠的构建模块和灵活的形式特性,Amazon Nova Act已应用于Alexa+,在集成服务无法提供所需API的情况下,能够自主方式导航至互联网,代表用户完成任务。

2025-04-01 19:02:06 49

转载 构建生成式AI Agents,高效应对运营挑战

中的Amazon Bedrock通过提供统一服务来构建AI驱动的解决方案,集中管理用户数据并支持自然语言交互,从而有效应对上述挑战。本文假定您已经熟悉亚马逊云科技上的基础Serverless构建模块,如Amazon API Gateway、Lambda函数和Amazon IAM Identity Center,因此下文将不会重点阐述这些服务的定义,但会使用它们来展示Amazon SageMaker Unified Studio中新增的Amazon Bedrock功能的用例。对话应用程序的响应如下图所示。

2025-04-01 11:07:22 58

转载 利用Amazon Q Business,摄取音视频数据

这项增强功能极大地扩展了Amazon Q Business的功能,使其成为可让企业访问和利用其多媒体内容的更强大工具。客户可以从他们的音频和视频资源中获取宝贵见解,并且可以轻松在提取到Amazon Q Business中的录制会议、培训视频、播客等任何其他音频或视频内容中,搜索特定信息。Amazon Q Business这项功能现已在美国东部(弗吉尼亚州北部)和美国西部(俄勒冈州)亚马逊云科技区域推出,您可在支持的区域开始使用此功能,以增强组织的知识管理和信息发现流程。星标不迷路,开发更极速!

2025-04-01 11:07:22 26

转载 数据、分析与人工智能的集成中心,提供一体式体验

中创建一个项目,选择SQL分析或数据分析和人工智能—机器学习模型开发项目配置文件,该项目是与同事协作、共享数据以及使用工具安全处理数据的场所。Amazon Athena、Amazon EMR、Amazon Glue、Amazon Redshift、Amazon MWAA以及现有Amazon SageMaker Studio。Amazon Bedrock知识库、Amazon Bedrock Guardrails、Amazon Bedrock Agents和Amazon Bedrock Flows。

2025-03-31 11:01:35 37

转载 构建全面AIOps解决方案,实现IT运维自动化

但对于企业而言,管理数百个运行手册、监控其状态、跟踪故障和设置适当警报,可能极具挑战性,给IT团队带来了显著难题,特别是当存在多个针对不同流程的运行手册时,管理它们之间的依赖关系和运行顺序会更加复杂繁琐。向量搜索集合,用于存储和索引事件数据、运行手册和运行日志,从而高效搜索和检索信息。Amazon Bedrock知识库是一项完全托管功能,具备内置的会话上下文管理和来源归因功能,可帮助您无需构建与数据源的自定义集成并管理数据流,即可实现从数据摄取到检索和提示增强的整个检索增强生成(RAG)工作流。

2025-03-31 11:01:35 57

转载 使用任务治理功能合理分配资源,提高利用效率

当需要立即处理高优先级任务时,它会自动释放低优先级任务所占用的计算资源,这一过程通过暂停低优先级的训练任务、保存检查点,并在资源重新可用时恢复任务运行而得以实现。同时,管理员也可以监控和审计各团队和项目之间的计划任务以及计算资源使用情况,据此调整资源分配,优化成本,并提升整个组织的资源可用性。在“任务”选项卡中,您可以查看集群中的所有任务。您可以为团队配置公平共享权重,以便在各团队之间更公平地分配未使用的容量,并基于任务优先级启用抢占选项,允许高优先级任务优先执行,从而抢占低优先级任务的资源。

2025-03-29 10:03:21 31

转载 使用多模态毒性检测功能,违规图片无所遁形

在“配置内容过滤器”部分,您可以针对仇恨、侮辱、色情和暴力等类别,配置为针对文本、图像进行过滤,或者针对两者都进行过滤,而对于不当行为和提示攻击这两类问题,目前仅支持配置为针对文本内容进行过滤。要开始使用,请在亚马逊云科技管理控制台中创建防护,并为文本数据、图像数据或两者配置内容过滤器,您还可以使用Amazon SDK将此功能集成到您的应用程序中。您可以根据应用程序的需求,配置从低到高的阈值。,该功能除了检测文本外,还能检测和过滤不良图像内容,帮助您提升用户体验,并更好管理生成式AI应用中的模型输出。

2025-03-28 11:02:03 53

转载 几步操作即可制定最优训练计划,节省数周工作量

其中一项计划处于“激活”状态并已开始执行,所有实例均在使用中,另一项计划安排稍后开始执行,您也可以提前提交任务,这些任务将在计划开始时自动启动。只需几步操作,您就可以确定训练完成日期、预算、计算资源需求,制定最优训练计划,并运行完全托管的训练作业,无需人工干预。中的计算资源可用,即便资源暂时不可用,之后也会自动恢复可用,并在训练计划结束时自动终止。控制台,在左侧导航窗格中选择“训练计划”,然后选择“创建训练计划”。如果您接受此训练计划,请在下一步中添加训练详情,并选择“创建计划”。

2025-03-28 11:02:03 43

转载 Amazon Q进阶指南|技巧三:加速构建云基础设施

创建一个符合生产要求的VPC并非易事,它需要专业的网络规划能力,同时还要熟悉亚马逊云科技控制台的操作。仔细阅读这段CDK代码,可以清晰地看到所有资源的创建,以及复杂的关联关系的建立,还有各种Amazon IAM授权,都被Amazon Q以CDK的形式处理得十分妥当,这无疑大大简化了开发者的负担。:CDK代码本身有较大的学习成本,当开发者具体为不同资源进行编码的时候,熟悉每一个资源的编码细节是必须的工作,为此,在实际编码的过程中,开发者不得不经常查阅开发手册,亦是十分耗时费力。

2025-03-27 11:00:52 58

转载 Amazon Q进阶指南|技巧四:集成企业代码库

为了使用特定语言编写的代码来创建定制,您的数据源中必须至少包含该语言的10个代码文件、至少需要包含2MB代码,建议接近20MB,最多不超过20GB的支持语言源代码文件。在IDE中使用创建好的User来登录Amazon Q之后,正常情况下,Amazon Q的面板可以用快捷键来打开和关闭,对于苹果电脑,按下Shift+Command+P快捷键,对于Windows电脑,按下Shift+Ctrl+P快捷键。可以看到本文中提供的代码库只得到了3分的评分,因为本文提供的代码只是些质量较差的实例代码。

2025-03-27 11:00:52 60

转载 上传图片即可生成食谱,减少食物浪费

这一解决方案为一个端到端的架构,用户只需上传一张冰箱的照片,系统就会基于Amazon Rekognition检测到的食材,通过Amazon Bedrock为用户生成一份食谱列表。,亚马逊云科技开发了一项解决方案,该方案会根据您冰箱中的现有食材以及当地超市即将过期商品的库存,为您推荐食谱,确保家中和超市的食物都能得到充分利用,从而节省开支并减少浪费。在此架构中,本例收集了一个包含多达70张冰箱中常存放食品的图片数据集,建议您自己收集相关图片,并将其存储在Amazon S3存储桶中,以便用于训练。

2025-03-26 11:02:06 38

转载 打破数据与工具孤岛,提供统一开发体验

Amazon SageMaker Unified Studio汇集来自多种独立Studio和查询编辑器的功能和工具,以及Amazon Athena、Amazon EMR、Amazon Glue、Amazon Redshift、Amazon MWAA和现有的Amazon SageMaker Studio中目前提供的一些可视化工具。这一实施的强大之处在于,Amazon Q Developer将对亚马逊云科技分析和人工智能与机器学习服务的广泛了解与用户的上下文相结合,从而提供个性化的指导。

2025-03-25 11:01:39 34

转载 AI生成图片大赏,让创意即刻照进现实

一位历经风霜的渔夫,蓄着一抹浓密的灰色胡须,头戴一顶保暖的针织帽,他的身影矗立于黎明时分雾气缭绕的海港之前。夕阳的余晖将他饱经风霜的五官沐浴在金色的光辉中,柔化了他脸上的线条,同时也保留了他在海上打拼多年的性格。他的双眼倒映着身后平静的港湾。日出时分,一座屹立于迷雾缭绕的悬崖之巅的魔法城堡,温暖的阳光洒落在爬满常春藤的尖塔上,为其镀上了一层金色光辉。照片拍摄于雾气朦胧的清晨,长长的无边际泳池形成了一面镜子般的倒影,画面采用四分之三的俯瞰视角,茂盛的沿海植被环绕四周,为整个场景增添了自然之美。

2025-03-24 11:01:31 87

转载 满足NAS级存储需求的极佳选择,成本可降85%

据计划将大量本地数据迁移到亚马逊云科技服务的客户反馈,他们希望简化存储管理、降低成本,并提高数据的易访问性,以便将数据用于分析、机器学习训练、基因组学等其他用例。本例选择亚马逊云科技管理控制台,点击“创建文件系统”即可。:您可以随时创建OpenZFS卷的只读镜像,快照存储在文件系统中并占用存储空间,其可用于恢复卷、恢复单个文件和文件夹,或以克隆或完全复制的方式创建新卷。,客户需要确保长期保留这些数据,因此他们不得不投入更多的时间和精力来监控数据的访问模式,并在热存储和冷存储介质之间迁移数据,以优化成本。

2025-03-24 11:01:31 41

转载 亚马逊云科技文档的过去、现在、未来

深入探讨了亚马逊云科技文档的演进历程和所面临的挑战。在对话中,Greg分享了其团队如何重构内容以提升可访问性,帮助开发者轻松获取所需信息。他进一步详细解释了客户反馈如何推动文档改进,以及。本期播客荣幸邀请到亚马逊云科技文档、Amazon SDK与Amazon CLI总监Greg Wilson,最后,Greg展望了2025年及未来的工作重点,聚焦用户体验提升和个性化推荐功能整合。帮助用户根据具体需求,选择合适的亚马逊云科技。点击收听亚马逊云科技文档发展历程的完整音频。此外,还讨论了新推出的。

2025-03-23 10:01:34 37

转载 3天攻克F1难题!构建RCA助手高效解决赛事问题

将转换后的日志存放在另一个单独的Amazon S3存储桶中,并利用另一个Amazon EventBridge将转换后的日志输入至Amazon Bedrock知识库,该端到端管理的检索增强生成(RAG)工作流功能,可让聊天助手高效查询日志。最后,聊天应用程序部署托管在Amazon ECS上,实现了可扩展性和可靠性,可在不影响性能的情况下处理不同规模负载。团队基于实际案例,梳理现实问题,并据此绘制了如下所示的流程图,清晰展示了故障排除的流程、所涉及的团队和系统、必要的实时检查环节以及各场景所需的日志调查。

2025-03-22 10:00:00 65

转载 每秒60帧!构建超流畅游戏流媒体体验

要开始使用Amazon GameLift Streams,您需要现有的Amazon GameLift Streams实现方案,按照Amazon GameLift Streams文档的指引来准备游戏文件。只需点击几下,您无需修改即可将使用各种3D引擎构建的游戏部署到完全托管的基于云的GPU实例上,并通过Amazon Network Backbone将游戏直接传输到任何带有Web浏览器的设备。您可以从一系列具有不同性价比的GPU实例中进行选择,并依靠亚马逊云科技的内置安全功能保护您的知识产权。

2025-03-21 11:01:41 81

转载 携手NVIDIA,推动生成式AI实践应用

这种协调一致的外联服务,几乎不可能通过人工方式实现。作为数据和AI产品市场推广的领导者,Rahul Pathak经常收到客户反馈,希望将其领域优势转化为在AI领域的成功,而这需要值得客户信赖的基础设施和服务,这些设施和服务需具备性能优势、成本效益、安全性和灵活性,并且能够大规模交付。正如Amazon Bedrock通过提供多样化的模型选项来满足不同需求一样,Hippocratic AI通过集成20多个专注于特定安全领域的专业模型,生动诠释了如何通过一个精心设计的模型组合,在提升精准度的同时,实现规模扩展。

2025-03-21 11:01:41 47

转载 降低延迟多达35%!提升分布式训练工作负载性能

要预留Amazon EC2容量块,请在美国东部(俄亥俄州)亚马逊云科技区域的Amazon EC2控制台中选择“预留容量”,然后点击“购买用于机器学习的容量块”,确定所需总容量,并指明需要为p5en.48xlarge实例预留Amazon EC2容量块的具体时长。您可以通过适用于机器学习的Amazon EC2容量块、按需实例和节省计划购买选项,在美国东部(俄亥俄州)、美国西部(俄勒冈州)和亚太地区(东京)的亚马逊云科技区域中使用Amazon EC2 P5en实例。亚马逊云科技云的首席布道师。

2025-03-20 11:00:55 42

转载 零停机迁移生成式AI应用,运营成本降低超75%

在检索过程中,系统首先识别相关的子块,然后自动包含其父块以提供更全面的上下文。Octus™旗下的CreditAI是一款旗舰级的对话式聊天机器人,采用先进的生成式AI技术,支持自然语言查询和实时数据访问,并提供来源归属,可显著缩短分析时间并简化研究工作流程。实施精简、高效且经济的解决方案,本文将详细回顾Octus的这一转型之旅,同时还将深入分享Octus在架构规划、实施策略、安全最佳实践以及核心经验方面的详细见解,正是这些确保了Octus在保持业务不间断的同时,显著提升应用程序的性能和可扩展性。

2025-03-20 11:00:55 57

转载 革新AI交互体验!推理功能揭示模型思考过程

您将了解如何启用推理功能,分配适当的计算资源,并处理包含Claude内部推理过程和最终答案的结构化响应。启用推理功能后,Claude会根据您的token预算分配相应部分的计算资源,来执行这一明确的思考流程,随后会将此流程与最终答案一并反馈给您,这将让您能够。Claude 3.7 Sonnet的新推理功能,前所未有地展现了Claude如何分析问题、分解问题以及得出结论,从而让您一探人工智能的逐步思考过程。通过将推理功能融入应用程序,您不仅仅是在获取答案,更是在深入了解问题解决的整个过程。

2025-03-19 11:01:43 45

360度解析亚马逊云科技存储服务V2

综合使用多种亚马逊云科技的存储服务能够帮助用户构建出一个高可用、弹性和可扩展的云计算应用。这个在线讲座将从互联网时代数据存储的多种需求出发,逐一讲解亚马逊云科技所提供的多种数据存储服务,包括完全基于非结构化数据存储的简单存储服务(S3),侧重于磁盘性能的弹性块存储(EBS)以及传统的关系型数据库服务和NoSQL数据库服务等,并以客户案例为例说明这些服务的实际应用场景。

2015-09-22

亚马逊云科技的互联网存储服务

这是我们在2014年SNW大会上的演讲稿。我们正在进入数字化生存时代,因此如何保存爆炸性增长的数据是一个挑战。在移动互联网时代,我们需要面向互联网的存储。大数据需要像S3这样面向互联网的数据存储方式。S3为用户提供简单易用、安全可靠、海量的存储服务!

2015-09-22

如何在亚马逊云科技云服务上构建千万级用户应用

这个演讲将讨论如何如何充分利用云平台的特性和亚马逊云科技的相关服务来构建一个可以支撑千万级用户的应用。通过讨论不同用户数量级别的应用需求和架构特点,然后结合不同的亚马逊云科技云服务来满足用户访问,并最终逐渐把架构优化成为可以支持千万级用户的设计。这个演讲的目的是帮助对AWS服务有一定基础的用户进一步理解服务之间的差异以及基于AWS云平台构建高扩展性应用的关键服务及其使用注意事项。

2015-09-22

基于亚马逊云科技云服务的高可用应用设计 v1.0

云计算在给架构师带来了许多新的设计挑战的时候,也给带来了许多新的设计理念和可用的服务。如何在设计应用的时候充分利用云平台的各种特点是基于云平台设计的一个重要因素。在这个演讲中,我们将以亚马逊AWS云平台为例,讨论如何设计一个高可用应用。我们先会对AWS的服务进行高可用性的分类,并从高可用角度对典型服务进行介绍,然后依次讨论高可用设计的5大常见设计原则,并结合亚马逊云科技的相关服务依次进行架构设计分析。

2014-05-29

亚马逊云科技云服务入门介绍_方国伟

第一讲:亚马逊云科技与服务入门介绍 § 了解亚马逊云科技云计算概览及价值主张 § 了解亚马逊云科技云服务服务的特点:灵活、高效、弹性以及安全性 § 了解亚马逊云科技云服务的基础知识,包括亚马逊云科技的计算、存储、网络、数据库和大数据等服务概况

2014-05-29

方国伟:亚马逊云科技云服务的发展和创新

这部分讲述亚马逊云科技的发展背景和目前进展情况,主要包含三个方面:首先是介绍亚马逊云科技云服务的整体服务情况以及她的最新发展状况;然后以与亚马逊云科技相关的创新为例讲述亚马逊独特的创新文化;最后讲述亚马逊云科技如何针对大型企业的需求而推出的各种企业级服务和支持,从而满足不同类型客户的各种需求。

2014-05-29

Netflix在亚马逊云科技上的应用和创新

从2009年开始,Netflix逐渐把她的IT系统迁移到亚马逊云科技云服务,并开始进行业务转型——从DVD租赁演变为在线视频供应商。目前,在高峰期间Netflix的互联网下载流量已经占到北美地区的三分之一,而支撑Netflix的整个IT系统基本上构建在亚马逊云科技云上。

2014-05-29

方国伟:基于亚马逊云科技的云灾备设计

通过基于亚马逊云科技云服务构建灵活、低成本的灾备方案,给企业带来一个保障业务连续性的创新方法。有研究表明,相对于传统灾备方案,基于云计算的灾备方案可以帮助企业最多节约85%的成本。在这个讲座中,我们首先讨论与灾备方案相关的亚马逊云科技基础服务,包括计算、存储、网络和数据库服务;然后我们会从技术的角度讨论常见的灾备架构以及它们的具体实现方式,从备份/恢复、“信号灯”方式、热备方式到多站点方式。

2014-05-29

空空如也

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