亚马逊AWS官方博客

在 AWS 上构建云原生机器学习流水线

近两年,机器学习已经渗透到各行各业,各种人工智能和机器学习的应用蓬勃发展,在其背后实际上会有一个完善的机器学习平台和流水线来支撑模型的开发、测试和迭代。但是这样一个系统性的平台,往往需要通过整合基础架构层和平台层来完成。在本篇Blog中,我们将展现如果通过AWS的服务构建云原生的机器学习流水线。

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AWS Gateway Load Balancer 简介 – 合作伙伴设备的轻松部署、可扩展性和高可用性

去年,我们启动了 Virtual Private Cloud (VPC) 入口路由,以允许将往返于互联网网关 (IGW) 或虚拟私有网关 (VGW) 的所有传入和传出流量路由至特定 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 实例的弹性网络接口。借助 VPC 入口路由,您现在可以配置 VPC 将所有流量发送到一个 EC2 实例,通常来说,该实例运行网络安全工具来检测或阻止可疑网络流量,或者在将流量中继到其他 EC2 实例之前执行任何其他网络流量检测。

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欢迎参与 2020 年 AWS 存储日

我们在 2019 年 11 月举办的第一次存储日活动(欢迎参与 AWS 存储日)取得了巨大的成功。我们可以收集与 AWS 存储服务相关的大量重要公告,并将这些公告汇总在一篇文章中,而且还可以根据需要提供更长、更详细的文章。
今天,2020 年 AWS 存储日又来了,欢迎大家参加!

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使用自定义词汇表与 Amazon Augmented AI,提升 Amazon Transcribe 的语音到文本转录效能

在本文中,我们介绍了如何使用Amazon A2I人工审核工作流与Amazon Transcribe自定义词汇表改善自动视频的转录效果。通过本轮演练,您可以快速识别出特定领域的术语,并使用这些术语构建自定义词汇表,以便后续更准确地对其他视频中的相同术语实现转录。对于SEO、针对性文本查询以及按技术术语对批量视频或音频文件进行分组等应用场景,这种对关键技术术语的正确转录都是一项至关重要的能力与前提性保证

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在Amazon SageMaker中正确设计资源规划、避免非必要成本

本文向大家介绍了Amazon SageMaker的计费标准,根据机器学习项目内各个阶段正确调整Amazon SageMaker计算资源大小的最佳实践,以及如何通过自动停止闲置的按需notebook实例以避免产生非必要运营成本的具体方法。最后,我们还分享了如何自动检测Amazon SageMaker端点以保证不致发生误删情况。

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在筹备中;位于印度海得拉巴的 AWS 区域

今年早些时候,我们在南非和意大利开设了 AWS 区域,目前正在就在印度尼西亚、日本、西班牙和瑞士的区域展开工作。今天,我很高兴地宣布 AWS 亚太地区(海得拉巴)区域正在筹备之中,将于 2022 年年中开设,并且拥有三个可用区。这将是我们在印度的第二个区域及在亚洲的第 11 个区域,即将加入在澳大利亚、印度、大中华区、日本、韩国和新加坡的现有区域(请查看 AWS 全球基础设施页面了解更多信息)的行列。

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