亚马逊AWS官方博客

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Author: AWS Team

使用Amazon SageMaker原生TorchServe集成在生产中支持PyTorch模型

随着客户对于TorchServe需求的不断增长以及PyTorch社区的快速发展,AWS致力于为客户提供一种通用且高效的PyTorch模型托管方式。无论您使用的是Amazon SageMaker、 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)还是 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), 我们都将不断优化后端基础设施并为开源社区提供支持。

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利用Amazon ReplaceRootVolume替换实例EBS根卷

客户在使用EC2过程中,难免会碰到诸如根卷损坏或操作系统配置错误,导致无法连接和登录的情况。这会增加日常迁移、重建等繁杂的工作。尤其是客户在采用了存储优化实例(如i3、i3en、d2等)下,自建的服务下(如Hadoop、Kafka),数据丢失、拷贝等成本会非常高。 这些在实例存储上昂贵的数据复制操作、繁杂的迁移重建等工作,往往是客户无法承受的。现在依托Amazon ReplaceRootVolume新特性,将帮助客户解决上述问题,轻松应对出现的各种挑战。

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Amazon Go 无人零售商店揭秘

几天前 CNBC 的一则新闻引起了我的兴趣。文章说的是美国康涅狄格州布鲁克菲尔德一家在建商店的有了应用“Just Walk Out”技术的迹象,包括门控系统和可能用于安装天花板摄像头的硬件等等。这一下子让我联想到了2017年出现的那个让人兴奋不已的“Amazon Go”无人值守的零售商店以及在其背后的科技。 在电子商务以及零售领域,亚马逊公司堪称业内翘楚。竞争者经常带着崇敬和恐惧的口吻谈论这个名字。亚马逊以不断创新的步伐取得了几乎神话般的地位,让尾随者难以跟上他的步伐。在过去的26年中遵循着“亚马逊增长飞轮”,不断提高易用性、增加选择,实现快速交付和完善整体用户体验。而Amazon Go 无疑是这许多亮眼的成就中最显著的一个。 2017年,因为员工的便利条件我第一次体验了位于西雅图亚马逊办公楼 DayOne一层的Amazon Go 商店。这个第一家Amazon Go商店的面积约为550平方米,看起来就像是一家街角的便利店。里面有很多新鲜的水果,面包,沙拉,饮料等商品,供上班族们取个早餐,拿个零食。没有用“买”这个词是因为在这里你看不到任何我们习以为常的“买”的动作。 人类购买这个行为已经延续了几千年,一成不变的是物品以等值进行交换的商业规则。而变化的则是商品、购物环境、交互体验以及结算方式。随着云计算的兴起以及各种新技术应用不断地优化购物体验、简化购买流程,让我们得以更从容,更优雅的享受购物的乐趣。Amazon Go就是以这个“不用排队,拿了就走( no lines,no check out)的全新购物体验在零售行业和科技圈吸引了无数目光。今天我们就来一起看看这个拿了就走的新的零售体验是如何实现的。   使用体验 用户体验:手机 App Amazon Go 的使用者首先需要下载并安装一个尺寸大约为11MB的一个名为Amazon Go的手机App。安装后,将使用Amazon帐户ID和密码进行登录。首次登录时,这个应用程序将引导完成9步动画教程的学习。该教程介绍了如何将自己扫描到商店以及如何购物。整个教程花费了大约一分钟的时间。接下来,应用程序将显示一个二维条形码以识别使用者的身份,凭借扫描这个二维码进入商店。 出于安全的考虑,这个二维码每30秒在手机App重新生成一次,这可以提供一定程度的保护,防止人们仅通过拍照我的二维码码就可以在我的帐户上购物。   用户体验:进入商店 进入亚马逊商店有点类似于进入地铁站,对我们来说这个体验并不陌生。不过在商店入口经常有一两个身穿橙色衬衫的亚马逊员工帮助人们解决任何问题,最常见的就是向顾客解释他们需要下载应用程序,并向他们解释它是如何工作的。随着越来越多的人习惯于这个进店的方式,人们将会减少对入口处工作人员的需求。   用户体验:购物与付款 购物者可以通过拿走开放式货架上的商品并走出商店来购买和付款。购物的体验就是这样的简单。因此,Amazon Go的出现并非是炫技,而是出于解决真实存在的购物中排队、等候结账这个真实的问题。   Amazon Go的技术复杂性 在一段广为流传的Amazon Go 宣传视频中,顾客进店扫码-取物-出门,一气呵成。简单到很多人第一次去都会有一种隐隐的“我是不是在偷东西”的质疑。但细细想来,被这个名为“Just walk out” 技术简化的只是商品价格的手动或自动的复核过程。而实现它看起来我们只需知道哪些亚马逊账户在商店内购物,哪些商品被拿走。这样我们就可以在顾客完成购物时向其收取费用了。够简单,但又是什么使这个过程变复杂的? 设想一下,如果我们来解决这个问题,或许你会从这个场景出发:一个人在商店,悠闲地闲逛,随意拿起一件商品. 看起来我们只需处理这样的场景即可。然而,现实情况更像这样:拥挤的人群,人们在购物,孩子们四处奔跑,婴儿车上的婴儿还在熟睡。现实且自然的购物行为就是人们并不总是拿上商品然后离开 — 他们往往挑选一个商品,看看它,然后把它放回货架上;或者有时他们把它放回另一个错误的货架之上。相信你已经在脑海里想象出来这件事的复杂性了。在亚马逊解决这个问题的方案被称作“Just Walk Out”。 这个方案体现了最新的工程技术的进步,特别是在复杂的计算机视觉、传感器融合和深度学习方面。       […]

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AWS Step Functions 与外部应用程序集成

在实际场景中,我们通常会遇到工作流中需要集成对外部应用做异步调用的需求,Stepfunction提供的基于activity的回调模式可以完美支持以上场景,不但可以方便地定义异步任务和等待流程,并且在等待任务完成的过程中不会产生任何额外费用。 本博客将模拟一个典型的与外部应用集成的工作流场景,通过需求场景描述、stepfunction原理讲解以及代码实现几个步骤,为您深入剖析Stepfunction对回调模式的实现。

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使用Amazon SageMaker训练H2O模型并对其服务化

模型训练与服务化可以说是成功建立端到端机器学习(ML)流程的两大基本环节。这两个步骤通常需要不同的软件与硬件设置,才能为生产环境提供最佳组合。模型训练优化的目标是低成本、训练时间长度可行、科学上的灵活性以及良好的模型可解释性等;而模型服务化的优化目标是低成本、高吞吐以及低延迟。

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使用Amazon SageMaker与Amazon ES KNN特征构建支持NLU的搜索应用程序

语义搜索引擎的兴起使电子商务与零售企业能够更轻松地为消费者提供搜索服务。基于自然语言理解(NLU)的搜索引擎使您可以通过首选会话语言直接表述自己的需求,而不再只能硬性依赖于以输入设备写下相应关键字。您可以使用母语以单词或句子执行查询,并由搜索引擎负责理解并提供最佳结果。

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