亚马逊AWS官方博客

AWS Team

Author: AWS Team

思科使用 Amazon SageMaker 与 Kubeflow 创建混合机器学习工作流

Amazon SageMaker与Kubeflow Pipelines能够轻松被集成在统一的混合管道当中。Amazon SageMaker还提供完善的博客与教程集合,可帮助大家轻松通过Amazon SageMaker components for Kubeflow Pipelines创建起混合管道。其API亦非常丰富,涵盖了我们需要使用的所有关键组件,并允许您开发自定义算法并与Cisco Kubeflow入门包进行集成。

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了解并使用13款 AWS 安全工具,遵循 SEC 建议保护云端客户数据

AWS提供的安全性与合规性功能,将帮助大家充分配合SEC OCIE提出的观察见解与问题,进而采取有效措施保护组织存储在AWS云环境中的数据。要了解并增强您的云数据存储安全性,请认真了解本文介绍的13款AWS工具与功能。以此为基础,您将拥有丰富的监控、审计、安全分析与变更管理选项,借此纠正安全设定与当前配置中存在的潜在错误。此外,也有无数客户已经使用AWS专业服务帮助其定义并实施安全性、风险与合规性战略、治理结构、运营控制、责任分担模型、控制映射表以及最佳实践。

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如何使用 AWS Organizations 简化超大规模环境下的安全保障机制

在AWS Organizations面世之前,Amazon的信息安全团队不得不实施自定义的响应式规则,借此管理成千上万个AWS账户的安全控制任务,并保证所有员工都严格遵循企业制定的AWS资源管理策略。AWS Organizations极大简化了这类任务,帮助信息安全团队更轻松地控制Amazon员工能够在其AWS账户中执行的实际操作类型。我们在本文中分享了一部分相关信息与SCP示例,希望帮助大家建立起类似的控制机制。

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使用角色链限制 Amazon Redshift IAM 角色和组对 Amazon Redshift Spectrum 外部表访问

本文展示了两种控制用户及组对外部schema及表执行访问的方法。在使用Grant usage语句的第一种方法当中,无论表指向哪一条Amazon S3数据湖路径,被授权的组都可以访问schema中的所有表。这种方法灵活性更强,可以轻松实现访问授权,但无法允许或拒绝访问该schema中的某一或某些特定表。

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使用 Amazon SageMaker 与 Amazon ES 构建一款视觉搜索应用程序

在本文中,我们介绍了如何使用Amazon SageMaker与Amazon ES KNN索引创建基于机器学习的视觉搜索应用程序。我们还使用到在ImageNet数据集上经过预训练的ResNet50模型。当然,大家也可以使用其他预训练模型,例如VGG、Inception以及MobileNet等,并使用自己的数据集进行调优。

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构建自定义 Angular 应用程序以使用 Amazon SageMaker Ground Truth 标记作业

本文展示了如何使用Angular与Ground Truth构建自定义的数据标注UI界面。该解决方案能够在标记作业创建过程中,处理各自定义模板中不同范围之间的通信活动。充分使用Angular等自定义前端框架的功能,帮助大家轻松创建现代Web应用程序,从而在公共、内部或者来自供应商的标记工作人员的配合下切实满足您的数据标注需求。

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使用 Ubuntu18 DLAMI,P3dn 实例与 EFA,和 Amazon FSx for Lustre 实现大规模多 GPU 分布式深度学习训练

为深度学习训练设置机器学习基础设施往往是一项艰巨的任务,您通常需要依赖基础设施团队构建起相应环境,这将极大浪费宝贵的生产时间。此外,深度学习技术库与软件包也一直在快速变化,您需要测试各软件包之间的互操作性。使用Ubuntu 18 DLAMI,您将无需担心于基础设施设置与软件安装工作。AWS DLAMI已经为所有主流机器学习框架预先构建了必要的深度学习库与软件包,让您能够专注于模型的训练、调优与推理。

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在 SageMaker 临时实例上调度 Jupyter notebooks

一个星期五的下午五点,您花费了整整一个下午在编码处理一个复杂、繁琐的特征工程策略。这个策略在您的Amazon SageMaker Studio t3.medium notebook上已经开始工作,你想做的是插入这个策略到一个大型实例中,通过水平扩展将其覆盖剩余数据集,然后下班回家。虽然您可以直接升级notebook实例,但只要一关上您的电脑,这项作业马上就会停止。既然如此,为什么不直接从您的notebook调度作业?

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