Author: AWS Team

在本系列成本管理和优化的文章中，我们以 TAM 的视角，详细介绍 TAM 如何协助客户在 AWS 上实现高效的成本管理和优化。

此篇文章将介绍 DolphinScheduler 安装部署，以及在 DolphinScheduler 中进行作业编排，以使用 python 脚本的方式执行 EMR 的任务调度，包括创建集群、集群状态检查、提交 EMR Step 作业、EMR Step 作业状态检查，所有作业完成后终止集群。

如果要采用 stanford_alpaca 对 70 亿参数的 LLAMA 进行微调，对于机器的配置要求较高，不利于在行业内大规模使用。为了解决这个痛点，开源项目 alpaca_lora（https://github.com/tloen/alpaca-lora）应运而生。

本文主要介绍在大规模 DynamoDB 表数据跨账号迁移场景下，如何通过全量+增量的方式进行数据迁移，以满足对于停机窗口要求较短的需求。

本文介绍利用 vsock proxy 方案，让原有的传统服务器应用，直接运行在 Enclaves 内。

本文介绍了 Amazon Rekognition 中的新功能 Face Liveness 如何进行用户真人检测并防止欺诈攻击。您可在美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国西部（俄勒冈州）、欧洲（爱尔兰）、亚太地区（孟买）和亚太地区（东京）地区使用 Amazon Rekognition Face Liveness 功能。

SHAREit 自研一站式、自助化大数据平台 DataCake，采用 Spark on EKS 调度 Spot 实例来进行数据 Batch 计算。我们通过自研的 Spark PVC Reuse 方案，最大限度地降低 Spot 回收的影响，任务平均执行时间下降 41%，整体成本降低了 39%。

联想 Filez+Amazon S3 多云融合解决方案，为企业文档管理及协作降本增效

Web 端 S3 多个小文件下载优化

在 2019 年的 AWS re:Invent 上，亚马逊云科技发布了 Inferentia 芯片和 Inf1 实例，Inferentia 是一种高性能机器学习推理芯片，由 AWS 定制设计：其目的是提供具有成本效益的大规模低延迟预测。时隔四年，2023 年 4 月亚马逊云科技发布了 Inferentia2 芯片和 Inf2 实例，旨在为大型模型推理提供技术保障。本文将介绍如果使用 Inf2 实例运行 GPT-J-6B 模型。