亚马逊AWS官方博客

AWS Team

Author: AWS Team

利用云上灾备管理工具高效管理实例灾备配置

利用 CloudEndure 可以方便的在 Amazon Web Services (AWS) 不用区域之间,或者云下与 AWS 云之间迁移或者灾备 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 实例。CloudEndure 提供了基于 Web 的用户界面来管理项目、配置启动蓝图等。在实际使用中发现,当实例数量过多时,该界面有一定的局限性,一次只能针对一台实例进行配置,不能高效地对多台实例灾备配置进行批量处理。

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使用 Amazon Personalize 在 StockX 上拓展个性化用户体验

本文为StockX公司Sam Bean与Nic Roberts II撰写的客座文章。援引他们的表述,“StockX是一家来自底特律的初创公司,希望以独特的竞价/出价市场革新电子商务体系。我们平台的设计灵感源自纽约证券交易所,并将运动鞋与街头潮牌服饰等商品视为高价值可交易商品。凭借运营透明化的市场交易体验,StockX将帮助消费者以真实市场价购买备受追捧的真品。”

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使用 Amazon FSx for Lustre 和 Amazon EFS 作数据源加快 Amazon Sagemaker 训练

Amazon SageMaker加入Amazon FSx Lustre和Amazon EFS作为训练机器学习模型的数据源,为您现在有了更大的灵活性来选择适合您使用场景的数据源。在此博客中,我们使用了文件系统数据源来训练机器学习模型,从而消除了数据下载步骤,缩短了训练开始时间。

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使用 Amazon Forecast 评估预测模型准确性,切实优化业务目标

Amazon Forecast 通过提供平均预测并捕捉需求从最小值到最大值变化的预测分布,帮助您针对业务目标优化具体成本。通过此次发布,Forecast现在可以在模型训练过程中为多个分布点提供准确性指标,帮助您快速优化预测过低与预测过高,且全程无需手动进行指标计算。

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手把手教你玩转 Kubeflow on EKS(三)

本文为手把手教你玩转Kubeflow on EKS 系列文章的第三篇,在本文中会演示如何在notebook笔记本中安装Pipeline SDK,构建和编译Kubeflow Pipeline,在Kubeflow Pipeline中调用SageMaker超参数优化组件进行超参数优化,训练模型和创建模型,调用SageMaker部署组件在Amazon SageMaker中批量推理和部署模型端点

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