このガイダンスは、Twitter などのソーシャルメディアウェブサイトにおける、製品やサービスについてのお客様の意見を把握するのに役立ちます。Twitter データを手動で除外する代わりに、Twitter からのデータを利用し、Hugging Face Hub の事前トレーニング済みモデルを使用してツイートを分類する、ほぼリアルタイムのアラートシステムを構築できます。 

アーキテクチャ図

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Well-Architected Pillars

AWS Well-Architected フレームワークは、クラウドでシステムを構築する際に行う決定の長所と短所を理解するのに役立ちます。フレームワークの 6 つの柱により、信頼性が高く、安全かつ効率的で、費用対効果が高く、持続可能なシステムを設計および運用するためのアーキテクチャのベストプラクティスを学ぶことができます。AWS マネジメントコンソールで無料で提供されている AWS Well-Architected Tool を使用し、各柱の一連の質問に回答することで、これらのベストプラクティスに照らしてワークロードを確認できます。

上記のアーキテクチャ図は、Well-Architected のベストプラクティスを念頭に置いて作成されたソリューションの例です。完全に Well-Architected であるためには、可能な限り多くの Well-Architected ベストプラクティスに従う必要があります。

実装リソース

サンプルコードは出発点です。これは業界で検証済みであり、規範的ではありますが決定的なものではなく、内部を知ることができ、開始に役立ちます。

AWS Machine Learning
ブログ

Twitter、Amazon SageMaker、Hugging Face を使って、ニュースベースのリアルタイムアラートシステムを構築する

 
この投稿では、Hugging Face Hub の事前トレーニング済みモデルを使用して、Twitter からのニュースを使用し、ツイートを分類するリアルタイムアラートシステムを構築する方法を示します。
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