Author: AWS Team

本文介绍了一种通过开源软件构建云端路由器模拟 SD-WAN 接入终端的企业组网方案，进而详尽地介绍如何使用 Amazon Transit Gateway Connect 构建企业网络，帮助用户更加深入地掌握和理解该功能的使用与原理。

GenAI Bedrock Builder 是基于 Amazon Bedrock 服务开发的生成式 AI 解决方案，可以帮助快速自建无服务的生成式 AI 解决方案，并应用到业务生产应用中。

本方案借助 Oracle Database Gateway 的 ODBC 组件实现从 Amazon RDS Oracle 向目前各主流关系数据库的透明访问（如 RDS MySQL，RDS PostgreSQL，RDS SQLServer，Redshift 等）。不需要修改应用程序就可以完成 Oracle 与其它异构数据库的分布式事务部署。 相比通过 DMS 或者其它工具在数据库之间同步数据的方案，本方案更高效成本更低，且完全可以避免数据不一致，同步延迟等问题。

基于 Amazon Rekognition Face Liveness 打造创新的 KYC（电子身份认证）解决方案

本文介绍了两种通过亚马逊云科技服务，搭建云端内网穿透的方案，只需设备能连入互联网，即可通过亚马逊云科技全球丰富的网络资源，快速实现家庭、办公环境内网设备的外部访问，并提供了详细的部署以及业务流程方案，以及示例代码、测试结果。

当谈及业务连续性时，监控与告警功能在云计算环境中扮演着不可或缺的角色。随着企业在云端部署的增加，对于系统和应用程序的稳定性、性能以及安全性的需求也变得日益重要。监控的核心在于实时追踪和评估系统的健康状态和运行情况，这对于识别潜在问题、预测性能瓶颈以及防范可能的故障至关重要。而告警则是监控的补充，它通过设定阈值或规则，一旦系统状态异常或超出预期范围，即时通知相关人员或团队，使其能够及时采取行动以避免或最小化潜在的影响。

本文介绍了如何使用亚马逊云科技的 Trainium 芯片对 Llama 2 大型语言模型进行继续预训练。通过与亚马逊云科技合作，通联数据在自有数据上对 Llama2 进行了预训练，取得了良好效果。本文详细描述了使用 AWS ParallelCluster 集群进行训练的步骤，包括集群准备、模型转换、数据处理、训练脚本修改和任务提交等。同时，提供了训练过程中可能遇到问题的定位方法。

在最近的亚马逊云科技 re:Invent 大会上发布的新功能——Amazon S3 Connector for PyTorch 为我们提供了一种利用在 PyTorch 代码中直接流式读取 S3 文件的能力。本文将深入探讨 S3 Connector for PyTorch 的使用方法，旨在帮助用户快速理解并运用这一工具，以优化他们的模型训练流程。

我们 【基于大语言模型知识问答应用落地实践】 系列博客前 4 篇已经介绍了知识库构建和召回调优方面的实践经验，随着 RAG 项目的逐渐丰富和成熟，越来越多的工作会深入到各种细节的打磨，例如 Prompt 模板调优，更换更新的模型，各类阈值或者参数的调整等。 本篇将介绍如何用 TruLens 框架，一种简单的，系统化的方法来评估 LLM 应用的衡量性能和质量指标，做自动化 RAG 项目评估测试，以及跟踪每次迭代后指标的改善情况。

以 Amazon Flink 和 Amazon MSK 构建 Amazon DocumentDB 之间的实时数据同步，介绍 Zero-ETL，DMS 和 Flink 三种数据同步方案，演示如何基于 Flink 和 Kafka 实现跨区域 DocumentDB 的数据同步，并测试了高可用和性能。