- Trung tâm kiến trúc›
- Các biện pháp thực hành tốt nhất về kiến trúc cho máy học
Các biện pháp thực hành tốt nhất về kiến trúc cho máy học
AWS Re: Invent 2025
Giám đốc điều hành Matt Garman chia sẻ cách AWS định hình tương lai của công nghệ đám mây
Tham gia cùng Giám đốc điều hành AWS Matt Garman để nghe cách AWS đang đổi mới trên mọi khía cạnh của đám mây hàng đầu thế giới. Ông khám phá cách chúng tôi đang phát minh lại các khối xây dựng nền tảng cũng như phát triển những trải nghiệm hoàn toàn mới, tất cả để trao quyền cho khách hàng và đối tác những gì họ cần để xây dựng một tương lai tốt đẹp hơn.
Các tác nhân AI đang hoạt động: Xây dựng tương lai của các ứng dụng
Khám phá cách agentic AI đang chuyển đổi kiến trúc ứng dụng gốc đám mây, mở khóa các chu kỳ đổi mới nhanh hơn và các mẫu ứng dụng hoàn toàn mới. Tìm hiểu cách các khả năng mới của AWS giúp các nhà xây dựng thiết kế các đại lý an toàn, dựa trên lý luận để điều phối dữ liệu, mã và công cụ trên quy mô lớn, với trọng tâm là quản trị, độ tin cậy và hiệu quả chi phí. Khám phá cách khách hàng AWS triển khai các đại lý sẵn sàng sản xuất ngay hôm nay và tìm hiểu các phương pháp hay nhất để giúp bạn thiết kế các ứng dụng đại lý tự động điều chỉnh, tối ưu hóa và hoạt động trong thời gian thực.
Điểm chuẩn mô hình AI với Amazon SageMaker, Amazon Bedrock & AWS IoT Greengrass
Triển khai các mô hình AI cho các thiết bị edge đặt ra những thách thức độc đáo trong việc cân bằng các yêu cầu phần cứng, mức tiêu thụ điện năng và hiệu suất của mô hình. Thông qua các ví dụ thực tế sử dụng đào tạo phân tán Amazon SageMaker và AWS IoT Greengrass, khám phá các phương pháp tiếp cận để triển khai mô hình tự động, xác thực và giám sát hiệu suất trên các thiết bị biên. Tìm hiểu cách Strands Agents và Amazon Bedrock có thể bổ sung các mô hình nhẹ trên thiết bị bằng các mô hình nền tảng lớn. Khám phá các kỹ thuật tổng hợp kết quả trong bảng điều khiển dựa trên sao Mộc để tạo mẫu và tối ưu hóa nhanh chóng, đồng thời phối hợp các mô hình thiết bị cạnh với các mô hình nền tảng của Amazon Bedrock để tổng hợp dữ liệu và phân tích chuyên sâu. Phiên này cung cấp các chiến lược để kiến trúc các đường ống AI có thể mở rộng được tối ưu hóa cho các triển khai biên.
Xây dựng đường ống cho Analytics, ML và AI trong Amazon Sagemaker Unified Studio
Tìm hiểu cách tạo đường ống đầu cuối để cung cấp năng lượng cho dữ liệu và ứng dụng AI trong Amazon SageMaker Unified Studio. Chúng tôi sẽ đề cập đến cách triển khai cả đường ống hàng loạt và phát trực tuyến để tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, tối ưu hóa chuyển động dữ liệu với các kỹ thuật ETL hiện đại. Phiên này sẽ trang bị cho bạn kiến thức để phát triển các giải pháp dữ liệu và AI toàn diện bằng cách sử dụng thế hệ tiếp theo của Amazon SageMaker, từ xử lý dữ liệu ban đầu cho đến triển khai mô hình.