Amazon Web Services ブログ
Category: Compute
空港もクラウド。チャンギ国際空港は AWS で旅行者体験を DX。
今回のブログでは、 AWS ジャパン・パブリックセクターより、「シンガポールのチャンギ国際空港を始め、空港の […]
Read MoreEKS on Bottlerocket で EFS を永続ストレージに使用する
この記事は Persistent Storage using EFS for EKS on Bottleroc […]
Read MoreBottlerocket が NVIDIA GPU をサポートしました
この記事は Bottlerocket support for NVIDIA GPUs を翻訳したものです。 2 […]
Read MoreAWS Lambda Function URLs の提供開始: 単一機能のマイクロサービス向けの組み込み HTTPS エンドポイント
多くの企業や組織は、AWS Lambda を使用して回復力があるスケーラブルなアプリケーションを構築するために […]
Read Moreドキュメントの要約を Hugging Face on Amazon SageMaker で民主化する
ドキュメントの要約は、M&E 業界における重要なユースケースの一例です。記事の見出しの作成からプッシュ通知用の短文要約の作成まで、自動化された文書要約ソリューションは、コンテンツプロバイダーが消費者とより効果的にエンゲージメントを築くのに役立ちます。従来、要約作業は手作業で行われていました。しかし、特に最近のユーザー作成コンテンツの爆発的な増加により、それは必ずしも実用的ではありません。最新の自然言語生成(NLG)モデルは、高品質の文書要約を自動生成することができます。そして、 Amazon Web Services(AWS)パートナーからのソリューションは、これらのモデルの使用を容易にします。AWS パートナーである Hugging Face 社の Transformers ライブラリと Amazon SageMaker – ML を併用すれば、すべてのデータサイエンティストと開発者が、これらのモデルをこれまで以上に簡単に利用できるようになります。このブログ記事では、Amazon SageMaker を使用して、Hugging Face ライブラリを使用した最先端の文書要約ソリューションをデプロイする方法について説明します。
Read MoreAmazon EKS アドオンで Amazon EBS CSI ドライバーが一般利用可能になりました
この記事は Amazon EBS CSI driver is now generally available […]
Read Moreジオテクノロジーズ株式会社の位置情報データレイクにおけるAWSの活用
こんにちは、ソリューションアーキテクトの齋藤です。本稿では、ジオテクノロジーズ株式会社 デジタル本部 ビッグデ […]
Read MoreAmazon EKS が Kubernetes 1.22 のサポートを開始
この記事は Amazon EKS now supports Kubernetes 1.22 (記事公開日: 2 […]
Read MoreOracle Database を迅速かつ簡単に Amazon FSx for OpenZFS に同期する
このブログは 2022 年 3 月 30 日に Matt McClernon (Solutions Archi […]
Read MoreVMware Cloud Disaster Recovery (VCDR) と NetApp CVO を活用したディザスタリカバリの要求への対応
AWS で VMware Cloud Global Account Specialist SA Lead を務 […]
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