亚马逊AWS官方博客

Category: News

AWS DeepRacer – 在 re:Invent 亲自体验强化学习

强化学习是一种机器学习模式,适合允许“代理”以试错方式在交互式环境中行动的情况,代理可以利用来自这些行动的反馈逐步学习,以达到预定目标或最大限度提升某些类型的分数或反馈。这与监督式学习等其他形式的机器学习形成对比,监督式学习使用一组事实(基础事实)来训练模型,以便它可以进行推理。

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Amazon Forecast – 简化时间序列预测

二十多年来,Amazon 一直在竭力解决包括零售、供应链和服务器容量在内的多个领域的时间序列预测挑战。 如今,运用我们通过这样的经验掌握的机器学习技术,我们隆重推出 Amazon Forecast – 一项用于时间序列预测的完全托管式深度学习服务。Amazon Forecast 融合我们多年来构建和运行可扩展、高度准确的预测技术的丰富经验,形成一种简单易用、完全托管式的服务。

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Amazon SageMaker Neo – 只需训练您的机器学习模型一次,即可随时随地运行它们

机器学习 (ML) 分为两个不同的阶段:训练和推理。训练涉及构建模型,即在数据集上运行 ML 算法以识别有意义的模式。这通常需要大量的存储和计算能力,从而使云成为了使用 Amazon SageMaker 和 AWS Deep Learning AMI 等服务训练 ML 作业的自然场所。

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新增功能 – AWS Step Functions 的计算、数据库、消息传递、分析和机器学习集成

AWS Step Functions 是面向应用程序开发人员的完全托管式工作流服务。您可以从总体上进行思考和工作,以可靠和可重复的方式连接和协调活动,同时保持业务逻辑与工作流逻辑分离。在设计和测试工作流(我们称之为状态机)之后,您可以大规模进行部署,使数万甚至数十万个工作流同时独立运行。Step Functions 跟踪每个工作流的状态,负责重试瞬态故障活动,并简化监控和日志记录。要了解更多信息,请逐步浏览使用 AWS Step Functions 和 AWS Lambda 创建无服务器工作流教程。

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新增功能 – 机器学习算法和模型包现已在 AWS Marketplace 上线

在 AWS,我们的使命是让机器学习成为每个开发人员的利器。因此我们在 2017 年推出了 Amazon SageMaker。从那以后,它已成为 AWS 历史上增长最快的服务之一,全球已经有数千客户。使用 Amazon SageMaker 的客户可以使用 Amazon SageMaker 中提供的优化算法,可以运行完全托管的 MXNet、TensorFlow、PyTorch 和 Chainer 算法, 也可自带算法和模型。在构建自己的机器学习模型时,许多客户花费大量的时间开发算法和模型,但只能解决已经解决的问题。

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Amazon DynamoDB On-Demand – 无需规划容量,采用按请求付费的定价模式

就在几年前,创建一个既能以任何规模支持业务需求,同时又可保持稳定低延迟的数据库不过是白日做梦。但 2012 年当我读到 Werner Vogels 宣布推出 Amazon DynamoDB 的博客文章时(比我加入 AWS 早了几个月),情况发生了改变。DynamoDB 依据 Amazon 于 2007 年发表的原始 Dynamo 报告 所述的原则构建。几年之后,随着许多新功能的推出,AWS 客户使用数据库的方式进一步简化。您现在可以创建完全托管的多区域多主数据库表,并获得静态加密、时间点还原、内存中缓存以及 99.99% 正常率服务等级协议 (SLA) 等功能。

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新增功能 – 休眠您的 EC2 实例

如您所知,您可以轻松构建高度可扩展的 AWS 应用程序,从而根据需要启动新的 EC2 实例。虽然实例可以在几秒钟内启动并运行,但启动操作系统和应用程序可能需要相当长的时间。此外,缓存和其他以内存为中心的应用程序组件进行预加载或预热也可能需要一些时间(有时需要几十分钟)。如果您需要非常快速地增加容量,以上两个因素都会导致延迟,进而迫使您过度配置。

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全新 AWS License Manager – 管理软件许可证并强制实施许可规则

通过 AWS License Manager,您可以定义许可规则,考虑任何企业协议以及监管您对许可软件的使用的其他条款。然后将它们与您的部署机制(黄金 AMI 或启动模板)相关联,以便自动跟踪通过该机制启动的 EC2 实例。您还可以通过 AWS 管理控制台了解一个或多个 AWS 账户中的当前使用情况,并跟踪所有使用情况。

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