亚马逊AWS官方博客

在这篇文章中，我们将说明 RAG 及其优势，并演示如何快速使用示例 notebook，通过 Jumpstart 在 LLM 中使用 RAG 实现来解决问答任务。

利用 Athena 处理 CSV 中 JSON 数据的多种方案介绍和对比，以及适用的场景分析。

基于企业碳排放管理的挑战，亚马逊云科技提供了“碳数据湖”解决方案指南。“碳数据湖”利用物联网技术实时收集企业的能耗数据；并利用亚马逊云科技的数据库服务，集成了中国 20 多个行业温室气体排放标准以及主流的国际标准。

Cedar 是一款开源的策略描述语言和软件开发套件（SDK），可为您的应用程序编写和执行授权策略。开发人员能够使用 Cedar 执行细粒度的权限管理，例如图片共享软件中的单个图片，微服务集群中计算节点，以及自动化工作流系统中的单个组件等。您可以将细粒度授权定义为 Cedar 的策略，由应用程序调用 Cedar SDK 的授权引擎来获取授权。

本文适用于希望使用 CloudFront Function 提升 Amazon CloudFront 边缘计算能力的用户，本文提供一个 CloudFront Function 模板，可以结合 EchoServer 进行快速开发和调试，您可以将该方法应用到您以后的 CFF 开发测试中，有助于提高开发和调试效率。

通过 mysql 自带功能实现 Amazon RDS mysql 的跨账号的迁移或容灾，实现高可用或者数据复制和迁移。

在这篇文章中，我们将介绍使用 Amazon SageMaker 分布式模型并行库训练大型语言模型（LLM）的指南和最佳实践，以减少训练时间和成本。您将学习如何轻松地在 SageMaker 上训练 60 亿个参数的 GPT-J 模型。最后，我们将分享 SageMaker 分布式模型并行性的主要特征，这些特征有助于加快训练时间。

在这篇博文中，我们将向您展示如何使用 Amazon ECS 来部署、管理和扩展机器学习工作负载，以便在容器中运行机器学习训练作业。

我们在 7 月宣布推出 Amazon Bedrock 代理的预览版，这是让开发人员能够创建生成式 AI 应用程 […]

本文提供基于 Pyroscope 的 Continuous Profiling 解决方案，帮助现代应用客户持续的分析优化应用性能。