亚马逊AWS官方博客

新 EC2 T4g 实例 — 由 AWS Graviton2 提供支持的突发性能 — 免费试用

两年前,Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) T3 实例首次推出,为运行通用工作负载提供了一种非常经济高效的方式。虽然当前的 T3 实例可为许多使用案例提供足够的计算性能,但许多客户告诉我们,他们有额外的工作负载,这些工作负载可从提高峰值性能和降低成本中受益。

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使用 Amazon SageMaker 与 Deep Graph Library 在异构网络中检测欺诈活动

在本文中,我们讲解了如何根据用户交易与活动构建异构图,并使用该图及其他收集到的特征训练GNN模型,最终对交易的欺诈性做出预测。本文还介绍了如何使用DGL与Amazon SageMaker定义并训练具备高预测性能的GNN模型。关于此项目的完整实现以及其他GNN模型详细信息,请参见GitHub repo。

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使用 Amazon Textract、Amazon Comprehend 以及 Amazon Lex 从发票中提取会话式洞见

本文介绍了如何在Amazon Lex中创建一款会话式聊天机器人,使用Amazon Textract从图像或PDF文档中提取文本,使用Amazon Comprehend从文本中提取洞见,并通过机器人实现与洞见的交互。本文中所使用的代码皆发布在GitHub repo 当中,供您随意使用及扩展。我们也期待了解您如何将这套解决方案应用于实际用例,请在评论区中分享您的观点与疑问。

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在 Amazon SageMaker Service 中使用 R 绘制统计过程控制图(SPC)实现流程稳定性预警

在实际的运营场景中,我们可以通过统计过程控制图(SPC:Statistical Process Control Chart)监控运营过程的稳定性,对过程存在的异常因素进行预警,以实现故障减少,用户体验提升和运营成本降低的目的。本文将介绍如何在Amazon SageMaker Service中,通过R语言来绘制统计过程控制图,从而可视化监控运营过程数据。

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对 PyTorch BERT 模型进行微调,并将其部署到 Amazon SageMaker 上的 Amazon Elastic Inference

在本文中,我们使用Amazon SageMaker以BERT为起点,训练出一套能够标记句子语法完整性的模型。接下来,我们将模型分别部署在使用Elastic Inference与不使用Elastic Inference的Amazon SageMaker终端节点。您也可以使用这套解决方案对BERT做其他方向的微调,或者使用PyTorch-Transformers提供的其他预训练模型。
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用自己的数据在 AWS DeepComposer 中创建音乐流派模型

AWS DeepComposer不只是一款普通的键盘,同时也是一种有趣的互动方式,了解生成式的AI与GAN的复杂性。您可以在它的帮助下学习演奏简单的旋律,甚至可能激发出创作全新乐曲的灵感、训练出自己的自定义音乐流派模型、最终创造出前所未有的声音。我们也可以将两种流派融合起来以创造出新的音乐类型!

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