在这篇文章中，我们讨论了组织更新生产模型时面临的挑战。然后，我们深入研究推理组件的新滚动更新功能，并使用DeepSeek蒸馏器模型提供实践示例来演示此功能。最后，我们探索如何在不同方案中设置滚动更新。
Enhance enterprise productivity for your LLM solution by becoming an Amazon Q Business data accessor
在这篇文章中，我们演示了如何通过使用Amazon Q索引为ISV提高大型语言模型（LLM）解决方案的企业生产力。
Build a generative AI enabled virtual IT troubleshooting assistant using Amazon Q Business
发现如何使用Amazon Q业务构建Genai驱动的虚拟IT故障排除助手。这种创新的解决方案与流行的ITSM工具（如ServiceNow，Atlassian Jira）以及简化信息检索并增强整个组织中的协作的汇合。通过利用生成AI的力量，该助手可以显着提高运营效率，并提供满足个人需求的24/7支持。了解如何设置，配置和利用此解决方案来改变您的企业信息管理。
Automate IT operations with Amazon Bedrock Agents
这篇文章提供了一个全面的AIOPS解决方案，结合了各种AWS服务，例如Amazon Bedrock，AWS Lambda和Amazon CloudWatch，以创建AI助理以进行有效的事件管理。该解决方案还使用亚马逊基础知识库和亚马逊基岩代理商。该解决方案使用亚马逊基岩的功能来实现能够监视IT系统，分析日志和指标并调用自动补救过程的智能代理的部署。
在这篇文章中，我们演示了如何在Sagemaker Unified Studio中使用Amazon Bedrock来构建生成AI应用程序，以与现有的端点和数据库集成。
From innovation to impact: How AWS and NVIDIA enable real-world generative AI success
在这篇文章中，我将分享其中一些客户的非凡旅程，为任何希望利用生成AI的力量的组织提供实用的见解。
Amazon Q Business now available in Europe (Ireland) AWS Region
今天，我们很高兴地宣布，亚马逊Q业务（Amazon Q Business）是一家完全由托管的生成型助理助理，您可以配置以回答问题，提供摘要并根据您的企业数据生成内容，现在通常在欧洲（爱尔兰）AWS地区可用。
Running NVIDIA NeMo 2.0 Framework on Amazon SageMaker HyperPod
在这篇博客文章中，我们探讨了如何将Nemo 2.0与Sagemaker Hyperpod集成，以实现对大型语言模型（LLMS）的有效培训。我们介绍设置过程，并提供逐步指南，以在Sagemaker HyperPod群集上运行NEMO作业。
今天，我们很高兴地宣布，Nemo Retriever Llama3.2文本嵌入和重新启动NVIDIA NIM微服务可在Amazon Sagemaker Jumpstart中获得。通过此发布，您现在可以部署NVIDIA优化的重新骑行和嵌入模型来构建，实验和负责任地扩展您的生成AI想法。在这篇文章中，我们演示了如何在Sagemaker Jumpstart上开始这些模型。
Amazon Bedrock Guardrails announces IAM Policy-based enforcement to deliver safe AI interactions
今天，我们宣布对亚马逊基石护栏的重大增强：AWS身份和访问管理（IAM）基于策略的执法。这种强大的功能使安全和合规团队能够为每个模型推理呼叫建立强制性的护栏，以确保在AI交互中始终执行组织安全政策。此功能通过对护栏实施的集中控制来增强AI治理。
Unleash AI innovation with Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们展示了SageMaker HyperPod及其在AWS RE：Invent 2024上引入的新功能如何满足现代AI工作负载的需求，从而提供了针对分布式培训和加速推理的持久和优化的群集，并在云规模上加速推理和有吸引力的价格。
医疗保健决策通常需要从多个来源（例如医学文献，临床数据库和患者记录）进行整合。 LLMS缺乏从这些多样化和分布式来源中无缝访问和合成数据的能力。这限制了他们为医疗保健应用提供全面且信息良好的见解的潜力。在这篇博客文章中，我们将探讨亚马逊基地上的Mistral LLM如何应对这些挑战，并能够通过LLM功能呼叫功能的智能医疗保健代理，同时通过亚马逊BedRock Guardrails保持强大的数据安全和隐私。
Creating asynchronous AI agents with Amazon Bedrock
随着组织认识到这些技术的未开发潜力，生成的AI代理将生成的AI代理集成到业务流程中。多模式人工智能（AI）的进步，代理商不仅可以理解和生成文本，而且还可以生成图像，音频和视频，还将进一步扩大其应用程序。这篇文章将讨论代理AI驱动的体系结构和实施方式。
How to run Qwen 2.5 on AWS AI chips using Hugging Face libraries
在这篇文章中，我们概述了如何使用拥抱脸部文本生成推断（TGI）容器（TGI）容器（TGI）容器（TGI）和TheHugging Optimum face face face facimum neuron库来使用使用Amazon弹性Compute Cloud（Amazon EC2）和Amazon Sagemaker部署QWEN 2.5模型家族。还支持QWEN2.5编码器和数学变体。
Revolutionizing customer service: MaestroQA’s integration with Amazon Bedrock for actionable insight
在这篇文章中，我们深入研究了Maestroqa的关键特征之一 - 转化分析，该特征有助于支持团队发现客户的关注点，解决摩擦点，适应支持工作流程以及通过使用亚马逊贝德洛克（Amazon Bedrock）来确定指导的领域。我们讨论了Maestroqa克服的独特挑战，以及他们如何使用AWS来构建新功能，推动客户见解并提高运营效率低下。
Optimize hosting DeepSeek-R1 distilled models with Hugging Face TGI on Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们演示了如何通过Amazon Sagemaker AI优化托管DeepSeek-R1蒸馏型模型（TGI）。
Exploring creative possibilities: A visual guide to Amazon Nova Canvas
在这篇博客文章中，我们展示了由Nova Canvas生成的视觉效果的策划画廊（由现实世界中用例进行了分类），从营销和产品可视化到概念艺术和设计探索。每个图像都与生成它的提示和参数配对，为您自己的AI驱动创造力提供了一个实用的起点。无论您是制作特定类型的图像，优化工作流还是简单地寻求灵感，本指南都将帮助您解锁亚马逊Nova帆布的全部潜力。
Benchmarking Amazon Nova and GPT-4o models with FloTorch
Flotorch最近进行的评估将亚马逊Nova车型的性能与OpenAI的GPT-4O进行了比较。在这篇文章中，我们更详细地讨论了此基准测试的发现。
