Amazon Web Services ブログ

Category: Messaging

魅力的な顧客体験を提供するプラットフォームを学習できるリテールデモストアの紹介

こんにちは。ソリューションアーキテクトの平井です。本記事では、AWS サービスを使用して、e コマース、小売、 […]

Amazon Elastic Container Service (ECS) Auto Scaling using custom metrics

カスタムメトリクスを用いた Amazon Elastic Container Service (ECS) のオートスケーリング

この記事では、マイクロサービス、分散システム、サーバーレスアプリケーションを分離、スケール可能にするフルマネージド型のメッセージキューサービス、Amazon SQS キューを用いて、負荷の変化に応じて ECS サービスをスケールする方法を紹介します。このソリューションを使用することで、平均レスポンス時間、新規リクエスト率、SQS キューのバッファの深さ、その他アプリケーションのある側面を追跡するメトリクスをスケーリングアクションのトリガーとして使用できます。

動的なサプライチェーンプラットフォームを構築する方法: 入門書

ダイナミックかつ急速に変化する世界で消費者のニーズを満たすために、組織は先を見越しつつリアルタイムに対応できる […]

Hugging-Face-Logo

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。

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