Amazon Bedrock Marketplace 中的 DeepSeek-R1 模型只能与 Bedrock 的 ApplyGuardrail API 结合使用，以评估用户输入和模型响应，适用于 Amazon Bedrock 之外的自定义和第三方基础模型（FMs）。其次，构建一个真正出色的生成式 AI 应用程序其实非常困难。要访问 Amazon Bedrock Marketplace 中的 De
数字化就像是时代的一艘巨轮，带领众多企业变革传统的业务模式，驶向全面云化，高效协作的转型新方向。根据权威报告数据显示，全球86%的企业都将数字化转型作为首要的变革方向和战略。随着新一代信息技术的日益成熟，数字化和智能化将给企业带来全新的发展机遇，越来越多的企业迈入数字化转型阶段。而在数字化转型的发展阶段，信息安全是不可回避的关键问题，是未来企业核心建设的基石。
这个动手实验室会通过三个不同类型的实验引导您如何使用Amazon SageMaker，让您感受SageMaker的非凡之处。如果您想获取更多有关Amazon SageMaker的知识，请阅读。
2月7日，炎黄盈动AWS AI Agent智能助理平台正式接入DeepSeek，AWS企业应用商店现已全面上架DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型，并支持企业的DeepSeek私有化部署.
通过使用Amazon EMR及其相关服务，用户可以降低硬件和管理成本，专注于数据分析本身，从而提高工作效率和竞争力。那么，作为AWS亚马逊云国际站代理商，我们为您总结了Amazon EMR及其相关服务的一些亮点，帮助您更好地了解这一强大的大数据分析工具。5. 易用性：Amazon EMR提供了简单易用的Web界面，用户可以轻松地创建、管理和监控EMR作业。4. 安全性：Amazon EMR提供了多
在人工智能领域，不同厂商的大语言模型（LLM）在特定任务上的表现各有千秋。Amazon Bedrock 作为一款强大的 AI 平台，集成了 Deepseek-R1 和 Amazon Nova Pro、Llama 3.3 等主流模型，提供了灵活的模型管理与评测环境。本实验基于 Bedrock 平台，旨在对这些模型进行知识问答及性能对比，分析它们在不同场景下的表现，为 AI 开发者提供科学的选型依据。
亚马逊云科技（Amazon Web Services）作为全球最大的云计算平台，每年都会举办Amazon Web Services Re:Invent盛会。在今年的会议上，西门子数字工业软件公司（Siemens Digital Industries Software）分享了他们如何与亚马逊云科技合作，使得数字孪生技术更加普及到中小企业。首先，演讲者详细介绍了西门子的数字化工程软件服务，这些服务致力
首先，通过AI加速的仪表板制作过程，商业分析师能够快速构建交互式的仪表板。借助AI的能力，可以自动生成可视化效果、进行计算并优化设计，从而节省分析师在创建仪表板时所花费的时间和精力。其次，对于需要做出决策的商业用户，AI能够提供具有洞察力的执行摘要以及增强的自然语言问答体验。AI能提出相关问题，提供完整的视觉答案和解释，并且能够更好地处理模糊不清的问题。第三，AI辅助的数据叙事功能直接从数据中生成
该视频探讨了如何通过实时客户数据挖掘策略来提高参与度和销售额，重点关注金融服务和旅行/酒店业的应用案例。强调了整合客户数据和实时激活的重要性，以便提供个性化的相关信息，从而实现转化。随着第三方cookie的消失，企业将失去对客户旅程的可见性，客户归属和投资回报率可能会降低。为了增加市场份额，银行需要对数十个受众进行精细的客户细分。旅行公司希望降低每次预订的成本并提高转化率。通过使用亚马逊云科技的服
Yes or no.Right?
这篇文章展示了如何使用Amazon Bedrock和Amazon Nova模型构建WhatsApp AI助手，并支持移植到微信，从而处理图像、视频、文档和音频等多媒体内容，并通过亚马逊云科技End User Messaging实现直接集成。该无服务器架构方案能够安全地将大家的数据存储在大家的亚马逊云科技账户中，有效保护了数据的安全和隐私。希望本文对大家构建自己的多媒体处理WhatsApp AI助手
为了将我们自己的数据集集成到本解决方案中，大家需要按照下方的结构化指南进行操作，并根据自己的需求进行调整。这些步骤旨在提供一个无缝、高效的集成流程，帮助大家顺利部署解决方案并使用自己的数据。本方案原始代码已上传到awslabs项目下的代码仓库：genai-bedrock-agent-chatbot. 大家需要先从Github上拉取该项目后，再执行下面的指南操作。
了解将数据从 AWS S3 提取到 Elastic Cloud 的不同选项。这是多部分博客系列的第二部分，探讨了将数据从 AWS S3 提取到 Elastic Cloud 的不同选项。在本博客中，我们将了解如何使用 Elastic Agent 从 AWS S3 提取数据。：Elastic Cloud 部署是遵循下述步骤的先决条件。
生成式AI的出现已经彻底改变了传统客服，为开发者和企业提供了更快速、更准确、更个性化的响应能力。其中由大语言模型（LLM）驱动的AI代理能够分析复杂的客户咨询，访问多个数据源，并提供相关的详细答案。在本文中，小李哥将带大家探索如何将亚马逊云科技Amazon Bedrock Agents与企业数据API集成，从而打造更具个性化和高效的客户支持体验。本文的解决方案适用于各个行业，但我们将以汽车零部件零
亚马逊云科技推出了 Amazon Bedrock Agent,旨在简化生成式 AI 应用程序的开发。这个服务允许开发者使用自然语言指令来编排多步骤任务,并通过动态调用 API 来实现目标。Bedrock Agent 由指令、操作、知识库和大语言模型组成,可自动分解任务、确定执行顺序并调用相应操作组和知识库。它提供了安全的企业数据和 API 访问,以及可见的思维链踪迹,满足行业合规需求。此外,Bed
使用提供的查询参数从知识库中检索相关文档。有关如何使用Amazon Bedrock创建知识库的更多信息，请参考官方文档。在本示例中，我们使用了一些示例HR政策文档，并同步存储到Amazon S3数据源中。大家还可以访问aws-samples Github代码库中的示例代码，以了解如何使用boto3与Amazon Bedrock的知识库进行交互。},：从知识库中检索到的文档中，提取上下文信息以供大模
AWS EC2 不同系统手动安装agent
许多客户在管理多种数据源时面临挑战，希望能够构建一个聊天机器人来协调这些数据源，并提供全面的答案。本文介绍了一种解决方案，帮助大家开发一个能够从文档和数据库中回答查询的聊天机器人，并且具备简单的部署流程。亚马逊云科技Bedrock是一项全托管服务，通过单一API提供来自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亚马逊云科技等领先AI公司的高性能基础模
AutoAgents 强调自动生成 Agents，它在 MetaGPT 的基础上开发了自动创建 Agent 的 Agent。基于给定的任务自动生成多个agents，然后由这些 agents 来完成任务。ChatDev 的思路借鉴自瀑布模型（waterfall model），将开发过程分为四个明确的时间顺序阶段：设计（designing）、编码（coding）、测试（testing）和文档编制（do
文章原文使用 CloudWatch 代理收集指标和日志下载 CloudWatch 代理软件包sudo yum install amazon-cloudwatch-agent点击查看其他平台软件包配置文件配置文件路径及名称/opt/aws/amazon-cloudwatch-agent/etc/amazon-cloudwatch-agent.json#配置启动sudo /opt/aws/amazon
在本系列的上篇中，小李哥为大家介绍了如何在亚马逊云科技上为社交媒体营销场景创建2个功能性子代理的方案，分别用于社交动态的生成和动态调整文章发布的最佳时间并进行文章曝光、推广。在本篇中小李哥将继续本系列的介绍，为大家介绍如何创建主代理，将多个子代理挂载到主代理中协同工作，并对代理的使用效果进行功能性测试。
大型语言模型（LLMs）的出现重塑了AI系统与世界互动和解释的方式。传统上，单个智能体架构被用来处理输入、做出决策并产生输出。然而，随着AI系统规模的扩大，以处理更多复杂、多步骤的任务，研究人员和开发人员越来越多地转向多智能体系统和先进的图结构架构。得益于LangChain和LangGraph等框架的支持，这些创新使得更加灵活、可扩展且协作的AI系统能够执行复杂的任务。
Amazon Bedrock Agent 是亚马逊云科技推出的一项生成式AI功能，它利用生成式AI（Generative AI）帮助开发者构建能够跨多个系统和数据源执行任务的智能应用程序。通过 Amazon Bedrock，开发者可以轻松地接入预训练的大模型，并通过 Agents 赋能应用程序，实现更复杂的任务自动化。Bedrock Agents 的一个核心特点是其高度灵活性和可扩展性，能够根据开
本文以在线零售聊天机器人为示例，该聊天机器人支持动态工作流，能够基于客户的自然语言查询搜索并推荐鞋类产品。为了实现这一功能，大家使用亚马逊云科技Bedrock Agents构建一个代理工作流。为了测试其对抗性健壮性，大家尝试向该机器人提问有关退休理财建议的问题。通过这个示例，大家可以展示健壮性问题，并利用亚马逊云科技Bedrock Guardrails优化代理工作流，使其避免提供理财建议。在该实现
邮件作为外贸电商系统中很重要的一个范畴，如何保证在大批量的发送邮件而不被邮箱系统误认为是垃圾邮件而拦截就是很重要的一个功能。我们的客户有使用免费的163企业邮，有使用付费的邮箱如阿里云企业邮箱，zoho的等等，但往往在小批量发送邮件的时候还可以，如果出现一次性发送几十封邮件，尤其是内容类似（均采用邮件模板），就会被误判为垃圾邮件，导致邮箱无法发出邮件。这个时候就需要考虑如何实现批量邮箱服务了。目前
Amazon Bedrock 的Agent智慧体是一项利用GenAI自动化、流程化复杂逻辑任务的工具，它允许开发者创建、部署和管理智能对话和自动化流程。通过结合AI和自然语言处理技术，Agent智慧体能够与用户进行自然对话，实现任务自动化和信息获取。在亚马逊云科技上，开发者可以利用Amazon Bedrock平台简化Agent的开发流程，从而专注于提升用户体验，降低成本和开发工作量。优势高度定制化
在 Agent 资源角色（Agent resource role） 部分，我保持默认设置 Create and use a new service role，这样 Agent 假设的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色 会自动创建，无需手动配置。在 Instructions for the Agent（Agent 指令） 部分，我提供了清晰且具体
小李哥在本篇文章中创建了一个社交媒体营销管理代理（Social Media Campaign Manager Agent），用于在社交媒体上进行产品的曝光和推广。该代理由两个专业子代理组成：内容策略代理（Content Strategist Agent），这个代理负责创建社交媒体帖子。以及互动预测代理（Engagement Predictor Agent），这个代理用于优化发布时间和覆盖范围。下图
大家对于智能体代理Agent一定已经非常熟悉，自主代理（Autonomous Agents） 目前在AI行业极其热门并具有巨大的潜力，能够显著提升开发者日常的工作效率、自动化日常琐碎、重复性任务，并生成全新的内容。Agent可以理解用户的请求，并通过后端集成的工具来满足用户们这些需求，而无需手动设置具体的执行步骤。在本篇文章中，小李哥会带大家手把手了解如何使用Amazon Bedrock和其标准化
概述AWS IoT 是 AWS 云服务中的物联网服务和解决方案，能够连接和管理数十亿台设备，这些设备在连接到 AWS IoT后，即可利用 AWS 提供的云服务实现完整的物联网解决方案，如数据存储、分析、机器学习和行业价值洞察。将工业设备连接至AWS IoT需要基于AWS IoT设备开发工具包（SDK）构建边缘网关应用，这需要较为复杂的开发工作。本次发布的AwsIotDeviceAgent结合凌顶其
背景介绍：默认情况下，AWS的监控服务Cloudwatch并没有对EC2内的内存总量和使用情况进行监控，因为内存属于用户操作系统内的信息，在AWS的产品设计中，所有系统内的信息都属于用户的私有财产和信息。所以默认情况下，AWS的Cloudwatch不收集相关信息。但在实际使用的项目中，以内存监控为代表的系统、应用层面的监控是系统监控中的非常重要的一环，所以AWS提供了Cloudwatch Agen
在本系列的上篇内容中，我们介绍了云原生AI Agent应用安全防护解决方案，并了解了如何通过Python代码创建Guardrails保护AI Agent应用。在下篇内容中，我将带大家测试我们我们刚创建的Guardrails对于安全对抗性攻击的防护情况。欢迎大家继续关注小李哥的生成式AI应用安全系列，了解国际前沿的亚马逊云科技解决方案，关注我不要错过未来更多的干货内容！
DeepSeek-R1模型已在Amazon Bedrock平台正式上线，支持通过Bedrock Marketplace和自定义模型导入功能调用。该模型凭借其强大的安全机制与推理能力，已服务数千家企业客户。亚马逊云科技近期新增无服务器（Serverless）解决方案，进一步简化了模型部署流程。本文将详细介绍如何在Amazon Bedrock中安全使用DeepSeek-R1模型，并提供实践指南。
亚马逊云科技宣布国产大模型DeepSeek-R1正式成为首个在Amazon Bedrock平台提供。亚马逊云科技承诺，年内将推出支持128k上下文实时流式处理的增强版本，进一步降低大模型应用门槛。国产大模型DeepSeek-R1全面登陆AWS Bedrock：企业级生成式AI的新标杆。国产大模型DeepSeek-R1全面登陆AWS Bedrock：企业级生成式AI的新标杆。完成模型部署，覆盖金融分
在你自己的基础设施上部署像 DeepSeek R1 这样的大语言模型（LLM），可以让你完全掌控数据隐私和自定义设置。在本指南中，你将学习如何在 AWS EC2 实例上使用 Ollama（用于本地大语言模型管理）和 nextjs-ollama-llm-ui（一个基于 Next.js 的用户界面，用于与模型进行交互）自行托管 DeepSeek R1。
大模型微调之 在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（八）
大模型微调之 在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（十）
大模型微调之 在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（七）
Amazon SageMaker 是亚马逊云科技提供的一站式机器学习服务，旨在帮助开发者和数据科学家轻松构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker 提供了从数据准备、模型训练到模型部署的全流程工具，使用户能够高效地在云端实现机器学习项目。Amazon Step Functions 是亚马逊云科技提供的一项完全托管的工作流编排服务，允许用户通过可视化的方式将多个 AWS 服务串联在一起，形成自
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