由以上的测试和分析可以看到，Nova Lite 在多方面的优势使其成为构建智能视频审核系统的理想选择。首先，Nova Lite 在图片理解能力上表现出色，能够准确识别图片中的人物、服饰、场景等元素，并可以通过 Prompt 根据不同文化背景调整审核规则。这一能力在处理全球用户上传的视频内容时尤为重要。相比之下，Rekognition 则难以适应多元文化背景下的复杂审核需求，需要客户化的再次训练才能

例如，针对病害特定纹理设计小尺寸卷积核捕捉细节，根据病害区域分布调整池化步长和区域大小，更精准提取关键特征，有效提升对不同健康状况叶片的识别能力，满足多样化检测需求。另一方面，运用更高效的模型训练算法和优化策略，如自适应学习率调整、正则化技术等，在保证模型准确性的同时，降低训练与推理成本，推动马铃薯叶片健康检测模型向更高效、更智能的方向发展。目前训练数据量相对较少，尽管微调后的模型在测试集上取得了

对于文本+图片结合的图片检索，可以开启重排序功能，提供文字细节描述检索图片，增强检索准确度。应用大模型，在图片检索场景中可以提供增强的能力，如电商细分品类图片精准检索能力，用户可自定义提示词利用大模型生成对图片的描述信息，提升偏向性的检索召回效率，还可自定义提示词对召回图片进行重新排序，更加精准地检索图片。上传图片时，可选生成图片的精准描述，用户也可在源代码中修改提示词，获取更加贴近业务场景的关键

本文将聚焦于项目的第三阶段 —— 模型微调方案，介绍如何通过训练专门的文本分类模型，为审核系统打造更简洁、高效的长期解决方案。

组件中，可以指定要分配给模型每个副本的加速芯片数量、CPU数量、显存量等，以及要部署的LLM、推理的容器映像和模型副本数量，从而允许客户更精细地控制多个模型的部署和资源分配。（注意，最终扩缩的还是instance实例，即copies增大，instance也需要对应增大，否则没有足够的GPU卡资源，同样会报错，扩缩失败），如下所示。推理组件允许客户指定要分配给不同的模型每个副本的加速器数量和内存量，

各行各业日益依赖生成式AI基础模型（FMs）来提升其应用程序的功能。为了在特定应用场景中达到最佳性能，客户正积极采用并调整这些模型以适应其独特的业务需求。随着DeepSeek等新模型的涌现，这种定制化需求变得更加迫切。然而，在有效定制DeepSeek模型的同时，合理管理计算资源仍然是一项艰巨任务。调整模型架构需要技术专长、训练和微调参数，以及管理分布式训练基础设施等。这迫使企业在模型性能与实际实施

将转换后的日志存放在另一个单独的Amazon S3存储桶中，并利用另一个Amazon EventBridge将转换后的日志输入至Amazon Bedrock知识库，该端到端管理的检索增强生成（RAG）工作流功能，可让聊天助手高效查询日志。最后，聊天应用程序部署托管在Amazon ECS上，实现了可扩展性和可靠性，可在不影响性能的情况下处理不同规模负载。团队基于实际案例，梳理现实问题，并据此绘制了如

Amazon Bedrock推出四项增强功能，包括Amazon Bedrock Data Automation、Amazon Bedrock知识库现已支持处理多模态数据、支持GraphRAG以及支持结构化数据检索，以优化利用生成式AI分析数据的方式，帮助用户轻松构建从结构化与非结构化数据源中处理、理解和检索信息的AI应用，满足多种企业需求。比如汽车保险公司可应用Amazon Bedrock Dat

提示词中文大意：参考项目https://github.com/clear-code-projects/PirateMaker中的代码方法和实现，用Python设计一款完整的平台游戏。分析一款公开的游戏项目作为基础知识参考，它生成了一款较完整的经典平台跳跃游戏架构，其中包含了复杂的关卡管理、物理系统和敌人系统等。进行修改的方法，对于设计一款真正全面的平台跳跃游戏来说是不够的。您可点击观看下方视频，体

这一挑战尤为关键，因为网站FAQ中的问题通常按类别组织，在原始上下文中意义清晰，但一旦脱离分类结构，同样的问题可能变得模糊不清。该阶段主要解决的问题是从网页中快速、自动提取结构化信息，特别是对于常见问题解答（FAQ）页面，能够自动化提取问答对并将其转化为结构化数据，可以为知识库建设、客户支持系统和智能问答机器人提供信息资源。比如以下网页，Q&A已经使用问答形式将客户关心的问题和答案做了分类整理，但