亚马逊AWS官方博客

如何基于 Amazon Bedrock 构建电商评论分析（VOC）系统？

随着电商平台的快速发展，客户反馈（VOC）分析需求日益增加，传统数据分析方法难以高效处理海量非结构化数据。生成式人工智能技术能够自动理解和生成自然语言，高效处理海量非结构化文本，根据客户反馈生成智能洞察和个性化建议，大大提高了分析效率和洞察深度，为企业提供更精准的决策支持。这篇文章探讨了基于 Amazon Bedrock 实现 VOC 系统的业务价值、方案架构介绍和核心技术的实现与效果，以及利用该架构的生产优化建议。

结合 HSDP 及模型并行加速 Llama3 训练

本文分析模型并行库 SMPv2，其结合了PyTorch HSDP 和 Nvidia Transformer Engine，实现了基于张量并行的大型模型训练。SMPv2 在 SageMaker 体系上简化了繁琐的训练初始化配置，并支持与 PyTorch FSDP 的无缝集成，极大降低了开发复杂性。通过配置层次化分片、张量并行度等参数，SMPv2 可以在 Amazon P5 等高性能实例上实现高效的集群扩展性能，同时有效降低显存消耗，支持高效的大型基础模型训练。

借助开源大模型微调打造行业定制化专业翻译

在全球化的商业环境中，高质量的专业翻译对于企业出海和行业交流至关重要。然而，专业领域的翻译往往面临着术语精确性、行业特定风格表达和文化适应性等多重挑战。 本文将探讨如何利用开源大语言模型的微调技术来解决这些挑战。通过针对性的微调训练，我们可以显著提升模型在特定行业翻译任务中的表现。

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