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生成式人工智能
Mistral Large 现已在 Amazon Bedrock 上线

在 Amazon Bedrock 上使用 Mistral Large 完成复杂的推理任务

Mistral Large 非常适合需要强大推理能力的复杂任务,或者高度专业化的任务,例如合成文本生成或代码生成。 

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成本优化
节省成本精选文章图像

报告:AWS 可以在公司从本地迁移到云端后显著节省成本

Snap 和 Formula 1 是两家因迁移到 AWS 云而受益的公司。了解他们为何做出这种转变,以及他们是如何节省成本的。

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数据和分析
数据湖与数据网格博客精选图像

数据湖与数据网格:探索组织数据策略的未来

了解数据网格策略如何通过推广更加分散、以人为本且特定于环境的数据管理方法来克服集中式数据湖的某些局限性。

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  • AWS Team, 2025-04-18
    本文探讨亚马逊云科技 Amazon Connect 与 Amazon Bedrock 构建智能呼叫中心方案,通过提示词工程和 RAG 知识库提升客户体验,利用 Connect 随路数据简化提示词缓存机制。方案从技术实现与成本效益双维度出发,结合模型选型分析及详细费用测算,为搭建兼顾性能与成本的智能化呼叫中心提供最佳实践参考,特别优化了系统架构的实用性和经济性。
  • AWS Team, 2025-04-18
    本文使用 Amazon Q Developer 的人工智能开发助手,构建了自动化的企业代码审核流程。
  • AWS Team, 2025-04-17
    在 EMR 使用场景中,数据分析需要对 EMR on EC2 集群节点进行自动化设置指定正确的时区。
  • AWS Team, 2025-04-17
    OpenBoxes 作为一款强大的开源 WMS 解决方案,能够帮助企业实现库存可视化和自动化管理。本文将指导您如何使用 AWS 实现一键式部署,该方案已在全球范围内完成验证应用。
  • AWS Team, 2025-04-16
    在本方案中,我们以 SeaTunnel 为数据处理主干,利用其 Source 模块从业务数据库/对象存储中实时提取原始数据,使用 Transform 模块调用Amazon Bedrock 接口完成文本向量化,最终通过 Sink 模块将结果写入 Amazon OpenSearch,构建支持语义检索的向量索引。
  • Elizabeth Fuentes, 2025-04-15
    2025 年 AWS Summit 本周正式开启,首站巴黎 Summit 率先拉开帷幕。这些免费活动汇聚全球云 [...]
  • AWS Team, 2025-04-15
    无论是对于降低内存数据库成本,还是追求性能的极致提升和功能的持续创新,Valkey 都为您提供了更加丰富的选择来升级或替代您的内存数据库或缓存系统。因此,本篇博客聚焦于通过全面的性能测试对比 Redis 与 Valkey 在不同版本和部署模式下的表现,深入分析托管环境与自建环境的性能差异,探讨 IO-threads 参数配置对性能的影响,并展示在不同 EC2 实例规格下 Valkey 的扩展能力。同时,本文将基于实测数据,为您提供在选择内存数据库时的性能参考指标,以及从 Redis 迁移到 Valkey 时可能获得的性能收益。
  • AWS Team, 2025-04-15
    客户部署自己的大模型时,常常会遇到如何评估模型部署的性能和如何调优的问题, 本篇主要针对如何评估性能进行讨论。 基于 vllm 部署的模型, 通过 Prometheus 和 Grafana 如何取得模型推理的性能参数,以及如何解读这些参数进行讨论。 本文采用 inferentia2 作为测试环境, 因为本篇的目的主要是解读性能参数, 在这篇里不会讨论 inferentia2 的规格和运行配置进行优化。
  • AWS Team, 2025-04-15
    本文将介绍如何通过一键操作,在 Amazon EC2 实例上部署 Ollama 与 OpenWebUI,实现本地大语言模型(LLM)环境的快速启动。
  • AWS Team, 2025-04-14
    Valkey 作为一个基于 Redis 的键值存储解决方案,以其卓越的性能和灵活性而闻名。同时,AWS 的 Graviton 处理器为云计算带来了新的可能性,提供了更高的性价比。本文将探讨如何利用 Graviton 实例来进一步提升自建 Valkey 的性价比,通过一系列测试和分析为读者提供实用的洞察和建议。

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