Amazon Web Services ブログ
Category: Storage
Amazon FSx for NetApp ONTAP および Amazon EKS を使用してコンテナ化されたアプリケーションを効率的に実行する
このブログは 2022 年 5 月 9 日に Tsahi Duek (Senior Container Spe […]
Amazon CloudFront と AWS Lambda@Edge による署名付き Cookie ベースの認証: パート 2 – 認可
この 2 部構成のブログシリーズでは、メールアドレスとドメイン名を使用してユーザー認証を行う方法を学習します。 […]
Amazon CloudFront と AWS Lambda@Edge による署名付き Cookie ベースの認証 : パート 1 – 認証
この 2 部構成のブログシリーズでは、メールアドレスとドメイン名を使用してユーザー認証を行う方法を学習します。 […]
NASCAR のマルチ PB メディアアーカイブを AWS Storage で高速にモダナイゼーション
National Association for Stock Car Auto Racing (NASCAR) […]
EKS 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 […]
Amazon FSx for NetApp ONTAP のアップデート – 新しいシングル AZ 配置タイプ
昨年、Amazon FSx for NetApp ONTAP についてご説明し、数回クリックするだけで数分でフ […]
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。
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 […]
Media2Cloud 3.0 でメディアインテリジェンスがよりスマートに
本投稿では、Media2Cloud 3.0 の公式リリースについてお知らせします。このリリースにより、AWS […]
Oracle 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 […]