概述在传统IT时代，由于单机数据库的计算能力、存储容量、网络带宽的瓶颈限制，当表数据超过数千万条时，就会面临较严重的性能下降问题，除了提升单机硬件性能之外，常用的解决手段为；增加集中式缓存、数据库读写分离、数据库拆分。本文主要关注数据库拆分：其指按照特定的条件和维度，将同一数据库拆分到多个数据库上以达到分布式数据库的效果，变相地降低了单个数据集的大小，本质上是以空间换时间...

最近在整理大语言模型的系列内容，Stable Diffusion 是我下一篇博客的主题。关注 Stable Diffusion，是因为它是目前最受欢迎和影响力最大的多模态生成模型之一。Stable Diffusion 于 2022 年 8 月发布，主要用于根据文本的描述产生详细图像，当然它也可以应用于其他任务，比如内补绘制、外补绘制，以及在提示词指导下，对现有图形进行风格化或转变。Stable D

本文作者黄浩文亚马逊云科技 资深开发者布道师在上期文章，我们探讨了如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型。本期文章，我们将重新回到文本生成的大模型部署场景，探讨如何在 Amazon SageMaker 上部署具有 400 亿参数的 Falcon 40B 开源大模型。我们将对比两种不同的部署方式：开箱即用的 Amazon SageMaker JumpStart 部署方式；更细控制..

欢迎来到云计算世界，这里有无数的机会和无限的应用程序增长。 在当今的数字时代，企业可能会发现管理基础架构和扩展应用程序具有挑战性。 传统的本地解决方案需要大量的硬件、软件和维护前期投资。 要满足不断增长的需求，扩展应用程序通常是一个困难且耗时的过程。 高可用性、安全性和合规性是企业的额外要求，这增加了复杂性和成本。

2014年我们发布了 Lambda 服务，掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。事实上，我们自己构建的应用程序中有一半以上是基于 Lambda 的，Serverless能够最大限度地利用云计算的价值。现在，越来越多的客户正在决定采用 Serverless。这里，我们不只是在谈论 Lambda、API Gateway、Step Functions 或

在深入探讨 Lambda 之前,让我们先厘清“无服务器“的真正含义。无服务器并不意味着完全没有服务器。物理服务器仍然为云基础设施提供支持。关键的区别在于开发人员不需要直接供应或管理这些服务器。云供应商将基础设施复杂性抽象出来。我们的代码部署在短暂的容器中,这些容器是事件驱动的,会自动扩展,并且仅针对消耗的资源进行计费。这种“无服务器,无运维“的模型将成本与使用量高度对齐,并加速了开发。传统的服务器

一年一度的亚马逊云科技的 re:Invent 可谓是全球云计算、科技圈的狂欢，每次都能带来一些最前沿的方向标，这次也不例外。在看完一些 keynote 和介绍之后，我也去亲自体验了一些最近发布的内容。其中让我感受最深刻的无疑是 PartyRock 了。PartyRock 真的算是做到了：能让任何人快速的构建一个属于自己的 AI 应用。当然，本文最后也分享我对于其他在 re:Invent 上提到的一

在当今数字化的环境中，拥有可靠和高效的托管解决方案对于企业和个人来说至关重要。由于其灵活性、可扩展性和成本效益，虚拟专用服务器（VPS）托管已经在市场上获得了巨大的流行。Amazon Lightsail 正是市场上备受瞩目的一种 VPS 托管解决方案。

Terraform[1] 是一个 Hashicorp[2] 开源的基础设施自动化编排工具，使用 IaC 的理念来管理基础设施的变更，并得到了亚马逊云科技，GCP，AZURE 等公有云厂商的支持以及社区提供的各种各样的 provider，已成为「基础设施即代码」领域最流行的实践方式之一，Terraform 有以下优点：📌支持多云部署 Terraform 适用于多云方案，将类似的基础结构部署到阿里云

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