亚马逊AWS官方博客

Tag: 赵安蓓

使用 Amazon SageMaker 加速自定义 AI 医疗影像算法构建

随着 AI 在医疗领域的快速运用与推广,越来越多医疗用户在AWS寻求弹性,安全,高效,高可用的解决方案。此外,基于医疗的行业属性,医疗用户要求在云上的机器学习流程一方面与 AWS 其它产品如监控,安全,审计等服务集成,以符合 HIPAA 要求;另一方面能贴合本地业务环境无缝集成,灵活部署。随着益体康,晶态科技等优秀的医疗+AI用户通过在 AWS 上快速搭建服务平台,极大缩短了产品从构想、开发,再到部署的时间,越来越多的用户发现 AWS 技术上的优势可以让医疗 AI 用户的模型训练变得更为轻松。这篇blog旨在以开源的医疗影像数据与语义分割算法为例,探索 Amazon SageMaker 加速自定义医疗 AI 影像分割算法构建的业务场景与优势。

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基于 AWS 的量化交易业务架构总览

在数字金融体系中,许多客户都充分利用AWS快速、稳定的全球基础设施构建他们的业务,优化访问、分析和决策的效率,提高业务扩展的弹性,完善业务运行的稳定性。同时在高频交易场景中,无论是行情数据同步、预测分析还是决策下单,速度都是至关重要的因素。本文总结了一些量化交易场景下可以借鉴的最佳实践,帮助您更好的使用AWS服务。

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5分钟快速上手 – 通过EMR引导脚本部署Alluxio并运行Spark任务

Apache Hadoop和Spark给大数据计算带来了重大革新,而AWS EMR为按需运行集群以处理计算工作负载提供了很好的选择,它管理各种Hadoop服务的部署,并提供挂钩对这些服务进行自定义开发。Alluxio是一个开源的基于内存的分布式存储系统,现在成为开源社区中成长最快的大数据开源项目之一。Alluxio可以运行在EMR上,在EMRFS之上当前提供功能特性。 除了缓存带来的性能优势之外,Alluxio还使用户能够针对on-premise存储或甚至不同的云提供商存储运行计算工作负载。在本文中,我们将通过AWS CLI快速通过Alluxio引导EMR,并运行PySpark进行文档内容筛选。

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