Category: Intermediate (200)

構築、トレーニング、評価を完了した機械学習（ML）モデルが、提案されたビジネス上の課題を解決していることを確認 […]

本記事は、「Comparing Oracle Exadata Database Performance with Amazon RDS for Oracle」を翻訳したものです。Oracle Exadata Database と Amazon RDS for Oracle 性能比較についての記事となります。

Peer Softwareの Global File Service（PeerGFS）により、クロスプラットフォームのファイルレプリケーションや、同期、キャッシュテクノロジを使用して、顧客がエッジや、データセンター、AWS からファイルにアクセスする方法を説明します。

本記事は、VMwareのデータサイエンティストであるSanjna Srivatsaとの共同執筆です。 Amaz […]

この記事は、Enable cross-account sharing with direct IAM prin […]

本日、Amazon Elastic Container Services (Amazon ECS) の新機能である、タスク定義のリビジョンの削除を発表できることを嬉しく思います。これまではタスク定義のリビジョンを登録解除すると、ListTaskDefinition API コールやAmazon ECS コンソールに表示されなくなるだけで、INACTIVE であるタスク定義のリビジョンを選択するように特別に選択した場合はこの限りではありませんでした。この新機能により、お客様は不要になったタスク定義のリビジョンや望ましくない構成を含むタスク定義のリビジョンを完全に削除できます。これにより、リソース管理が簡素化され、セキュリティ体制が強化されます。

位置情報サービスの開発は、ユーザーエンゲージメントやジオマーケティング、アセットトラッキング、配送サービスなどのユースケースをサポートし、急速なスピードで増加しています。今回のブログ記事では、Amazon Cost Explorer を活用して、Amazon Location Service のコストを把握し、ユースケースに応じたコスト最適化を行う方法についてご紹介します。

Amazon SageMaker Training で 大規模言語モデル(LLM) の学習を成功させるための Tips とベストプラクティスについて深く掘り下げます。本記事では、LLM 学習ワークロードのすべてのフェーズをカバーし、関連するインフラ機能とベストプラクティスについて説明しています。これらのベストプラクティスにより、SageMaker 上で数千万から数億のパラメータ規模の LLM をトレーニングすることができます。

この記事では、オンプレミス環境で作成された機械学習コードを、最小限のリファクタリングで AWS 環境に移行し、またAWS内の機械学習サービス Amazon SageMaker の機能を最大限活用する方法について解説します。
非効率であることは分かりつつも修正の時間を取ることができないようなケースにおいて、Amazon SageMaker と AWS Step Functions を用いてデータサイエンティストと MLOps エンジニアという 2 人の開発者がどのようにリフトアンドシフトするのかを説明していきます。

このブログは 2022 年 9 月 8 日に Randy Seamans（Specialist Solutio […]