亚马逊AWS官方博客

Category: News

利用 AWS GreenGrass ML Inference 为你的物联网赋予智能

机器学习的训练需要大量计算资源,因此它非常适合云计算,AWS的sagemaker使得云端的训练变得非常的简单。 然而,许多客户希望运行更接近数据源的推理,以最大限度地减少等待时间以及通往云端的往返带宽问题。利用边缘计算机器学习推理的Greengrass ML inference,可以使得在设备上部署和运行ML模型变得更快,更容易。 这项新功能可以将推理模型应用到本地生成的数据,而无需往返云端。AWS Greengrass ML inference可以与云端的sagemaker良好集成,从而实现云端训练,本地推理的完整解决方案。而且,用户可以通过向Greengrass发送指令要求它将收集到的数据上传到云端,在云端进一步训练完成模型的更新,通过AWS IOT将新的模型以及新的推理代码推送到设备端,从而实现一个不断迭代和进化的机器学习生态系统。

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适用于 WordPress 的 Amazon Polly 插件更新 – 内容翻译和语音化

今年早些时候,我向大家介绍了如何使用 Amazon Polly 插件让您的 WordPress 博客变有声,并详细演示了安装、配置和使用适用于 WordPress 的 Amazon Polly 插件的步骤。今天,我们增加了将您的内容翻译为一个或多个语言,以及为每个翻译版本生成音频版本的能力,让这个插件变得更为强大。翻译功能将使用 Amazon Translate,这是一款中性的机器翻译服务,是我们机器学习服务组合的组成部分。

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使用 Application Load Balancer 内置的身份验证功能简化登录流程

Application Load Balancer (ALB) 提供内置的身份验证功能。ALB 现在可以在用户访问应用程序时安全对其进行身份验证,开发人员不必再编写支持身份验证的代码,也不必承担从后端进行身份验证的责任了。我们的团队构建了一个非常精彩的演示示例,您可以利用该实例尝试身份验证功能。

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现已推出:R5、R5d 和 z1d 实例

就在上周,我向大家介绍了我们的发布计划,即将推出具有更快的处理器和更多内存的 EC2 实例。今天,我们很高兴地向大家报告,R5、R5d 和 z1d 实例现已推出,您可以立即开始使用了。本文将对这三种实例进行详细介绍,欢迎点击阅读。

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使用 ADMT 迁移本地 AD 用户到 AWS Microsoft AD

在本文中,我们主要讨论使用微软提供的 ADMT(Active Directory Migration Tool) 来实现将用户从本地AD迁移到AWS Managed Microsoft AD。需要注意的是: AWS Managed Microsoft AD 采用 Windows Server 2012 R2 并在 2012 R2 功能级别上操作,如果和本地域功能级别不同,在迁移的时候有可能会出现一些属性无法同步的情况。

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Amazon Polly 更新 – 时间驱动的韵律和异步合成

今天,我们将推出 Amazon Polly 的两项新功能:1.时间驱动的韵律 – 现在,您可以为同部分或全部输入文本相对应的合成语音指定所需的持续时间。2.异步合成 – 现在,您可以处理大量文本,并在 Amazon S3 中使用单个调用存储合成的语音。以上两种功能现已推出,您可以立即开始使用。

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