本次演讲主要介绍了惠普企业的机器学习开发环境（MLDE），这是一个专为开发和部署生成性人工智能（AI）模型的AI平台。该环境概述了企业在采用AI技术过程中可能遇到的常见问题，包括专业知识匮乏、数据安全和从原型到生产的扩展问题。MLDE旨在解决这些问题，通过其简化的部署托管服务、内置的模型监控MLOps、可扩展的分布式训练以及基于角色的访问控制（RBAC）等安全功能。对于生成性AI领域，MLDE使得

亚马逊云科技（Amazon Web Services）近期在re:Invent上举行了一场关于运用Amazon FSx for NetApp ONTAP将数据迁移至云端的主题研讨会。主讲人Ozan Talo首先阐述了众多企业在应对繁杂且迅速扩张的内部存储基础设施管理难题时的挑战，并强调了FSx for ONTAP如何通过提供NetApp领先的ONTAP存储操作系统的大量功能以及在亚马逊云科技云端运

演讲着重强调了在不影响现有基础设施的前提下，积极拥抱数据库技术的革新与进步。亚马逊云科技的愿景是在推动数据库创新的的同时，始终将客户数据的中心地位放在首位。他们的关注焦点在于实现服务间的集成，让用户能够连接、编目、查询和管理所有的数据。借助机器学习，他们将能够根据预设的业务目标优化性能和成本。亚马逊云科技正不断扩大其交易和分析型数据库的产品线，近日宣布将在RDS上提供IBM Db2服务，并推出了全

本次演讲主要介绍了惠普企业的机器学习开发环境（MLDE），这是一个专为开发和部署生成性人工智能（AI）模型的AI平台。该环境概述了企业在采用AI技术过程中可能遇到的常见问题，包括专业知识匮乏、数据安全和从原型到生产的扩展问题。MLDE旨在解决这些问题，通过其简化的部署托管服务、内置的模型监控MLOps、可扩展的分布式训练以及基于角色的访问控制（RBAC）等安全功能。对于生成性AI领域，MLDE使得

首先，EventBridge支持在解耦的微服务之间协调事件，例如在产品注册过程中触发计算忠诚度积分、生成折扣代码以及通知制造商等并行事件。其次，EventBridge通过API目的地实现了无集成外部API的使用，无需编写Lambda函数即可处理身份验证和重试等功能。最后，EventBridge具有弹性模式，如断路器，可以在连接恢复后对失败的事件进行存档并重新播放。通过使用状态码等元数据，可以帮助筛

演讲者探讨了如何在亚马逊云科技的Lambda上构建高性能的无服务器.NET应用程序的策略。他们在利用熟悉的.NET编程模型（如ASP.NET）的同时，关注优化冷启动问题。一些有效的方法包括运用Lambda注解框架、调整内存分配规模以及实现提前编译。为了提高可观察性，他们推荐使用X-Ray进行分布式追踪、结构化日志记录和自定义指标。在部署应用程序时，演讲者建议采用基础设施即代码框架，例如亚马逊云科技

生成式人工智能正逐渐改变商业领域，自动化繁琐任务并创作出引人入胜的内容，从而提高生产力。演讲者详细阐述了海量计算能力和数据集如何使我们能够构建强大且具有广泛适用性的基础模型。他概括了规划生成式AI项目的四个关键步骤：界定范围与优先级，选择合适模型，通过对模型进行提示工程及微调等优化技术进行调整，以及负责任的监控实施。在实践过程中，必须关注毒性及其他潜在风险。演讲者强调了培训利益相关者、持续推动学习

视频探讨了云安全最佳实践。一个核心议题是企业在迁移至云端时需要调整其安全策略。提前规划安全蓝图以防日后出现问题是至关重要的。这包括软件供应链风险、应用程序安全测试、网络安全以及API暴露等方面。此外，自动化和人工智能在云端的安全方面发挥着关键作用。然而，它们的有效性取决于对环境的良好可视化。规范化和背景化的数据非常重要，以便安全团队不会陷入混乱。在本地和云端之间实施一致的策略和自动响应能够强化自动

在2022年re:Invent上，亚马逊云科技推出了一项名为应用运营的新功能，旨在帮助客户通过应用程序而非个别资源来管理和运营他们的亚马逊云科技环境。安德斯和兰德尔主持了一场讲座，详细解释了应用运营的工作原理。他们强调，传统上，亚马逊云科技服务是以资源为重点的，但客户实际上是按照应用程序和业务工作流程来思考的。应用运营引入了一个应用模型和体验，因此您可以在一次定义应用后，跨服务管理它。

亚马逊云科技提供了诸如Comprehend、Textract和Rekognition等预先训练好的AI服务模型，这无需机器学习知识。开发者可通过API和SDK调用这些服务。Comprehend能检测语言、实体、情感、PII等信息，适用于各种NLP应用场景。Textract能够提取文本、分析文档和表格，并处理发票等业务文件。Rekognition则具备图像和视频分析能力。