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点击上方【凌云驭势 重塑未来】一起共赴年度科技盛宴!本篇作者陶然Jina AI 架构研发工程师Jina(get.jina.ai) 是一个用于搭建多模态 AI 应用的框架,它全面地支持了云原生的生态,极大简化了处理基础设施的复杂性。使用 Jina,开发人员可以快速构建和部署复杂的多模态、跨模态应用。在机器学习领域,我们经常使用 GPU 来加速计算工作负载。但现在的企业和开发者都更热衷于“上云”。有了
本周,亚马逊云科技宣布 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) G6 实例现已在欧洲(法兰克福、伦敦)、亚太地区(东京、马来西亚)和加拿大(中部)地区正式可用。Amazon EC2 G6 实例由 NVIDIA L4 GPU 驱动,可用于广泛的图形密集型和机器学习用例。用户可以使用 Amazon EC2 G6 实例部署机器学习模型,用于自然语言处理、语言翻
Amazon Q CLI 是一款命令行工具,它将 Amazon Q 的强大功能引入命令行界面。借助 Amazon Q CLI,用户可以完成以下或更多工作:获取亚马逊云科技服务的帮助与推荐建议诊断并解决亚马逊云科技资源问题生成并解析亚马逊云科技CLI 命令以对话方式与 AI 助手交互移动游戏平台服务超过500万注册用户,其中50万为日活跃用户。
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3.随后,状态机会启动另一个Lambda函数,该函数负责从Amazon S3中检索刚刚存储的记录,并借助您基于历史PM2.5数据训练的预测模型所创建的Amazon SageMaker模型,在您的VPC环境中启动Amazon SageMaker批量转换任务。2.该状态机首先会调用Amazon VPC内的一个Lambda函数,该函数会从用户部署在兼容PostgreSQL的Amazon Aurora上的
随着生成式 AI 的快速发展,检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)已成为构建高质量 AI 应用的关键技术。RAG 通过将大型语言模型(LLM)与外部知识库相结合,有效解决了 LLM 的幻觉问题,提高了回答的准确性和可靠性。
为充分利用Amazon DynamoDB中的运营数据以获取有价值见解,企业常需构建自定义数据管道,这不仅耗时耗力,而且对核心业务贡献低微。亚马逊云科技的Amazon DynamoDB与Amazon SageMaker Lakehouse的zero-ETL集成功能应运而生,帮助用户轻松运行分析和机器学习工作负载,且不占用Amazon DynamoDB表容量。同时Amazon SageMaker La
边csv文件第一列是起点,第二列是终点的ID,后面的字段为property以及rank的具体值。本次点的数量在10万以内,边的数量在20万以内,使用的机型可以支持高效的查询。本次通过处理MySQL数据库中的几张表,来生成实体之间的依赖关系,这个实体对应图中的一个类型的点,如下图所示的V1。将V1这个类型的点之间的边定义为E1,由于相同的V1之间可能有不同周期的依赖关系,可以用rank来区分它们。如
亚马逊云科技云数据仓库Redshift,让您的数据飞起来随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸增长的趋势,我们已经进入了大数据的时代。当前企业数据的规模和复杂度不断增长,如何快速低成本的分析这些海量数据、挖掘数据的价值、让数据为公司的业务提供支撑,成为困扰企业的一个问题。
为了让数据挖掘和数据查询能够更加普世化,惠及更多的想使用数据的但缺乏SQL能力的一般数据消费者,各类数据可视化工具应运而生,像Amazon Quicksight就是这样一款产品。目前亚马逊...







