Amazon Bedrock Model Distillation: Boost function calling accuracy while reducing cost and latency
在这篇文章中,我们强调了使用Meta的Llama模型家族中亚马逊基石模型蒸馏的高级数据增强技术和性能改进。该技术将知识从更大,功能强大的基础模型(FMS)转移到较小,更高效的模型(学生),创建在特定任务方面表现出色的专业模型。
Build public-facing generative AI applications using Amazon Q Business for anonymous users
今天,我们很高兴地宣布,Amazon Q业务现在支持匿名用户访问。借助此新功能,您现在可以使用匿名用户模式创建Amazon Q Business应用程序,其中不需要用户身份验证,并且可以公开访问内容。在这篇文章中,我们演示了如何使用Amazon Q业务为匿名用户构建面向公共的生成AI应用程序。
在这篇文章中,我们分享了Floqast在Amazon Bedrock上使用Anthropic的Claude 3构建了AI驱动的会计交易解决方案。
InterVision accelerates AI development using AWS LLM League and Amazon SageMaker AI
这篇文章展示了AWS LLM League的游戏启示能力如何加速合作伙伴的实用AI开发能力,同时展示了微调较小的语言模型如何为特定行业需求提供成本效益,专业的解决方案。
Improve Amazon Nova migration performance with data-aware prompt optimization
在这篇文章中,我们提出了LLM迁移范式和体系结构,包括连续的模型评估过程,使用Amazon Bedrock及时生成,以及数据吸引的优化。该解决方案在迁移之前评估模型性能,并使用用户提供的数据集和目标指标迭代优化Amazon Nova模型提示。
'Sold out the US': MAGA rages against Amazon after report it would display Trump tariff cost
对一份报告做出反应,即亚马逊已决定将“关税价格”放在他们出售的每个物品旁边,表明该物品的价格是唐纳德·特朗普总统的关税所产生的,白宫新闻秘书卡罗琳·利维特(Karoline Leavitt)将其描述为“敌对和政治行为”。新简报星期二。在Leavitt发表讲话之后,亚马逊发表声明说,“从不”有任何计划在其主要网站上显示产品的关税费用。另请阅读:这6家具有“巨大政治影响力”的公司扣除了2780亿美元的税款”,经营我们的超低成本亚马逊拖运商店的团队已经考虑在某些产品上列出进口费用。这从来没有考虑到主要的亚马逊网站,并且在任何Amazon Properties上都没有实施任何实施,”该声明说。格伦内尔
An overview of spider accidents in the Brazilian Amazon
巴西亚马逊背景中蜘蛛事故的概述:亚马逊地区医疗重要性的蜘蛛属于Phoneutria属,Loxsosceles和Latrodectus。自然历史数据显示Phoneutria spp。发生在定期洪水泛滥的森林地区(Igapós)和非洪水区(Terra Firme)以及亚马逊的商业植物中。与流浪蜘蛛(Phoneutria Spp。)的负相互作用可能会沿着森林小径发生,导致房屋,学校和工作场所。有害物种,例如loxsceles amazonica和latrodectus aff。库拉卡维森(Curacaviensis)主要与农村环境中的事故有关。此外,我们分析了有关亚马逊蜘蛛生态方面的四本参考书的内容
Customize Amazon Nova models to improve tool usage
在这篇文章中,我们演示了与Amazon Nova一起使用的模型自定义(微调)。我们首先引入工具用例用例,并提供有关数据集的详细信息。我们介绍了亚马逊NOVA特定数据格式的详细信息,并展示了如何通过Converse进行工具并在Amazon Bedrock中调用API。在获得亚马逊NOVA模型的基线结果后,我们详细解释了微调过程,托管带有配置吞吐量的微型模型,并使用微调的Amazon Nova模型进行推理。
AFX团队的产品迁移到Nova Lite模型已通过增强销售工作流提供了切实的企业价值。通过迁移到亚马逊Nova Lite模型,该团队不仅可以节省大量成本并减少了延迟,而且还为卖家提供了领先的智能和可靠解决方案。
在这篇文章中,我们将使用OpenSearch Service构建混合搜索解决方案,该服务由亚马逊泰坦多模式多模式嵌入G1模型通过Amazon Bedrock提供的多模式嵌入。该解决方案演示了如何使用户提交文本和图像作为查询,以从示例零售图像数据集中检索相关结果。
Best star projectors for kids: Night-lights and ambient toys to soothe young space fans
这是在沙发上舒适地享受夜间体验的最佳明星投影仪。价格通常会在特殊场合(例如Amazon Prime Day)降低,因此请睁大眼睛。
Rachel Reeves looks at ending zero tax regime for low-value imports
Chancellor reviewing rule that lets foreign retailers such as Amazon and Shein pay no duty on items costing under £135Markets rise as Trump backtracks on China tariffs and firing Fed chairRachel Reeves dashes hopes of early breakthrough in UK-US trade dealRachel Reeves is to review the tax regime fo
Protect sensitive data in RAG applications with Amazon Bedrock
在这篇文章中,我们探讨了使用Amazon Bedrock在抹布应用中确保敏感数据的两种方法。第一种方法着重于在摄入亚马逊基石知识库之前识别和编辑敏感数据,第二种方法显示了一种细粒度的RBAC模式,用于管理检索过程中访问敏感信息的访问。这些解决方案仅代表了在生成AI应用中确保敏感数据的众多方法中的两种可能的方法。
Supercharge your LLM performance with Amazon SageMaker Large Model Inference container v15
今天,我们很高兴地宣布,由VLLM 0.8.4驱动的Amazon Sagemaker大型推理(LMI)容器V15的推出,并支持VLLM V1发动机。该版本引入了显着的性能提高,扩展的模型兼容性与多模态(即能够理解和分析文本到文本,图像到文本和文本映射数据),并与VLLM提供内置的集成,以帮助您无人接缝和最高绩效的大型性能(LLMS)具有最高的性能。
Accuracy evaluation framework for Amazon Q Business – Part 2
在本系列的第一篇文章中,我们引入了Amazon Q Business的全面评估框架,Amazon Q Business是一个完全管理的检索增强发电(RAG)解决方案,该解决方案使用了您公司的专有数据,而没有管理大型语言模型(LLMS)的复杂性。第一篇文章着重于选择适当的用例,准备数据并实施指标[…]
Use Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing for cost and latency benefits
今天,我们很高兴地宣布亚马逊基岩智能及时路由的一般可用性。在这篇博客文章中,我们详细介绍了内部测试的各种亮点,如何开始,并指出一些警告和最佳实践。我们鼓励您将Amazon Bedrock智能及时路由纳入您的新的和现有的生成AI应用程序中。
在这篇文章中,我们探讨了Infosys如何开发Infosys事件AI来解锁事件和会议产生的见解。通过其功能套件(包括实时转录,智能摘要和交互式聊天助手)Infosys Event AI使活动知识可访问,并在活动期间和活动结束后为与会者提供了沉浸式的参与解决方案。