亚马逊AWS官方博客
使用亚马逊云科技自研芯片 Inferentia2 部署 DeepSeek R1 Distillation 模型(二)
亚马逊云科技已于 2025 年 1 月上线 DeepSeek 系列大模型,用户可以通过以下几种方式在亚马逊云科 […]
在 Amazon SageMaker 上训练 TensorFlow 变长特征模型
本文介绍了在 AWS SageMaker 平台上训练 tensorflow 变长特征模型的技术方案和落地实践经验。通过本文,算法的小伙伴可以提高训练数据特征存储和处理的效率,优化计算资源利用率,确保分布式训练的扩展性。
使用 AWS Support 自助服务运行手册 (SAW) 排查 AWS Systems Manager 中的托管节点问题
本文介绍了一个使用 AWS Support 自助服务运行手册 (Support Automation Workflow,简称 SAW) 监控和自动分析 AWS Systems Manager 托管节点问题的示例架构。
Amazon Q 从入门到精通 – 快速实战篇
Amazon Q Developer 是亚马逊推出的一款专为专业开发人员设计的人工智能助手,旨在提 升代码开发和管理的效率。其主要功能包括代码生成、调试、故障排除、安全漏洞扫描等,提 供一站式的代码服务。 本文接下来将以简单易懂的实际动手操作案例,来展示 Amazon Q 的具体使用。
斯曼森携手亚马逊云科技,使用 Amazon Nova 打造中文法律大模型
通过与亚马逊云科技的紧密合作,斯曼森成功构建了一个专门针对法律行业的大型语言模型。该模型不仅能够高效处理用户输入的案情概述,还能分析案件、识别关键事实和证据,并输出问题列表,帮助法律咨询人员快速理解案件要点。
基于 Amazon Bedrock 的电商行业图片检索解决方案
随着电商行业的快速发展,新技术的应用也在不断演进。特别是生成式人工智能(GenAI)技术,正在被越来越多的电商行业公司作为提升竞争力的关键工具。亚马逊云科技作为生成式 AI 技术的推动者,在各个行业中不断的推出贴合实际业务场景,易于落地的应用解决方案。电商行业企业对图片检索的需求如相似商品推荐、以图搜图、个性化推荐、自动标签生成、商品合规审核、竞品分析、库存管理等。利用图片检索解决方案可以提升用户体验、增加转化率、优化商品管理与库存并简化运营流程。
沐瞳科技(Moonton)游戏全球化网络架构最佳实践
Moonton 作为全球领先的移动游戏开发商,面临着为全球玩家提供稳定、低延迟游戏体验的挑战。本文分享了 Moonton 如何借助亚马逊云科技的 Global Accelerator、Local Zone 和 Transit Gateway 等服务,构建起高效的全球网络架构,并通过自动化部署方案提升运维效率,成功实现了全球化业务的技术升级,为玩家带来更优质的游戏体验。
提升研发运维效能:Pacvue 泊客电商的 GenAI 技术实践
使用 Claude 对 github 代码仓库进行 review,提升研发运维效能。
多模态大模型应用实践(一)- 利用微调 LLaVA 实现高效酒店图片分类
本方案探索了多模态大模型在文旅行业的实践,通过微调 LLaVA,拓展了预训练大模型的能力,使之泛化到企业个性化的数据当中,实现低成本高精度的图片分类任务。
10p10u:亚马逊云科技革新网络架构,助力大规模 AI 训练
本文介绍了亚马逊云科技作为云计算领域的领导者,通过创新的 10p10u 网络架构,为满足万卡级别 Nvidia GPU 或亚马逊自研 Trainium2 加速器的超大规模算力需求挑战提供了网络解决方案。本文详细介绍这一突破性技术的背景、设计目标和核心创新。