在本文中，您将了解 AgentCore 运行时上的双向流以及创建 WebSocket 实现的先决条件。您还将了解如何使用 Strands Agents 为语音代理实现双向流解决方案。
Tracking and managing assets used in AI development with Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们将探讨帮助组织跟踪和管理模型开发和部署生命周期的新功能和核心概念。我们将向您展示如何配置这些功能来训练具有自动端到端沿袭的模型，从数据集上传和版本控制到模型微调、评估和无缝端点部署。
Track machine learning experiments with MLflow on Amazon SageMaker using Snowflake integration
在这篇文章中，我们演示了如何将 Amazon SageMaker 托管的 MLflow 集成为中央存储库来记录这些实验并提供统一的系统来监控其进度。
Applying data loading best practices for ML training with Amazon S3 clients
在这篇文章中，我们介绍了用于优化直接从 Amazon S3 通用存储桶读取数据的 ML 训练工作负载吞吐量的实用技术和建议。
Adaptive infrastructure for foundation model training with elastic training on SageMaker HyperPod
Amazon SageMaker HyperPod 现在支持弹性训练，使您的机器学习 (ML) 工作负载能够根据资源可用性自动扩展。在这篇文章中，我们将演示弹性训练如何帮助您最大限度地提高 GPU 利用率、降低成本并通过动态资源适应加速模型开发，同时保持训练质量并最大限度地减少手动干预。
Unlocking video understanding with TwelveLabs Marengo on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将展示 Amazon Bedrock 上提供的 TwelveLabs Marengo 嵌入模型如何通过多模式 AI 增强视频理解。我们将使用 Marengo 模型的嵌入以及 Amazon OpenSearch Serverless 作为矢量数据库来构建视频语义搜索和分析解决方案，其语义搜索功能不仅限于简单的元数据匹配，还可以提供智能内容发现。
在我们的两部分系列的第一部分中，您将学习如何针对生成式 AI 工作负载改进现有的 DevOps 架构并实施 GenAIOps 实践。我们将展示不同生成式人工智能采用级别的实际实施策略，重点关注消费基础模型。
在这篇文章中，我们将探讨 Tata Power CoE 和 Oneture Technologies 如何使用 AWS 服务实现端到端检查流程的自动化。
The TRUTH About Testosterone And The VA
关于睾酮和 VA 的真相 在这里观看完整视频 👉🏼 https://www.youtube.com/watch?v=OPDmexDb7hw 要收听完整的播客，请私信短语：PODCAST #NickKoumalatsos #VA #TRT #Testosterone 订阅：http://bit.ly/NickKoumalatsossub 看看我的精彩电影！： http://bit.ly/NickKoumalatsosTopVideos 我的指南 绝罚战士： https://www.nickkoumalatsos.com/excommunicated-warrior/ 听从我的指示： Facebo
