Functional Programming in Python: Leveraging Lambda Functions and Higher-Order Functions
本文将通过详细的说明和实用的代码示例为您提供对Python功能编程的深入了解，重点介绍Lambda功能和高阶功能概念。
LambdaTest Secures $38 Million for AI Development
重要性：LambdaTest 获得 3800 万美元用于 AI 开发，在全球范围内转变工程流程并改进测试。
随着软件团队竞相提供无缝、高质量的数字体验，领先的智能云 QA 平台 LambdaTest 获得了 3800 万美元的新资金。由 Avataar Ventures 领投，Qualcomm Ventures 参与，最新一轮融资使 LambdaTest 的总融资额达到 1.08 亿美元。LambdaTest 拥有超过 15,000 名客户，包括财富 500 强和 G2000 企业，以及超过 […]LambdaTest 筹集 3800 万美元，通过智能测试助手 KaneAI 推进软件质量保证，这篇文章首次出现在 Unite.AI 上。
Celebrating Excellence: Alpha Sigma Lambda Sigma Honor Society 2024 Inductees
随着秋天鲜艳的色彩开始在全国蔓延，我们聚集在一起庆祝一个重要的里程碑……更多关于这篇文章的文章 庆祝卓越：Alpha Sigma Lambda Sigma 荣誉协会 2024 年入选者首先出现在博客上。
Accelerate custom labeling workflows in Amazon SageMaker Ground Truth without using AWS Lambda
Amazon SageMaker Ground Truth 支持创建高质量、大规模的训练数据集，这对于在包括大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 在内的各种应用程序中进行微调至关重要。通过将人工注释者与机器学习相结合，SageMaker Ground Truth 显着降低了数据标记所需的成本和时间。无论是注释图像、视频还是 […]
Discover AWS Lambda Basics to Run Powerful Serverless Functions
了解我如何首次设置 AWS Lambda 继续阅读 Towards Data Science »
Hosting NVIDIA speech NIM models on Amazon SageMaker AI: Parakeet ASR
在这篇文章中，我们将探讨如何使用异步推理端点在 Amazon SageMaker AI 上部署 NVIDIA 的 Parakeet ASR 模型，以创建可扩展、经济高效的管道来处理大量音频数据。该解决方案将最先进的语音识别功能与 Lambda、S3 和 Bedrock 等 AWS 托管服务相结合，自动转录音频文件并生成智能摘要，使组织能够从客户通话、会议录音和其他大规模音频内容中获取有价值的见解。
Implement automated monitoring for Amazon Bedrock batch inference
在这篇文章中，我们演示了金融服务公司如何使用 FM 处理大量客户记录并获取特定的数据驱动产品推荐。我们还展示了如何为 Amazon Bedrock 批量推理作业实施自动监控解决方案。通过使用 EventBridge、Lambda 和 DynamoDB，您可以实时了解批处理操作，从而可以根据客户信用数据高效生成个性化产品推荐。
DoWhile loops now supported in Amazon Bedrock Flows
今天，我们很高兴宣布对亚马逊基岩流中的Dowhile循环的支持。凭借这种强大的新功能，您可以使用及时的节点，AWS Lambda功能，Amazon Bedrock Agents，Amazon Bedrock Inline Code，Amazon Bedrock知识库，亚马逊简单存储服务（Amazon Simple Storage Service（Amazon Simple Storage Service），[…]
Build trustworthy AI agents with Amazon Bedrock AgentCore Observability
在这篇文章中，我们将带您浏览Amazon Bedrock代理商运行时托管的两个代理商以及在其他服务上托管的代理商，例如Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2），Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS），AWS Lambda或其他云提供者。我们还分享了整个开发生命周期中可观察性的最佳实践。
Empowering air quality research with secure, ML-driven predictive analytics
在这篇文章中，我们使用Amazon Sagemaker AI，AWS Lambda和AWS步骤功能提供了数据插补解决方案。该解决方案是为需要可靠的PM2.5数据进行趋势分析，报告和决策的可靠数据的环境分析师，公共卫生官员和商业智能专业人员设计的。我们从OpenAfrica采购了样本培训数据集。我们的解决方案使用预测时间序列预测PM2.5值。
Inline code nodes now supported in Amazon Bedrock Flows in public preview
我们很高兴地宣布，在亚马逊基岩流中公开预览了对内联代码节点的支持。借助这种强大的新功能，您可以在工作流程中直接编写Python脚本，从而减轻对简单逻辑的单独AWS lambda函数的需求。此功能简化了预处理和后处理任务（例如数据归一化和响应格式），简化了生成的AI应用程序开发并使在组织之间更容易访问。
Automate the creation of handout notes using Amazon Bedrock Data Automation
在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon BedRock数据自动化进行视频分析来构建自动化的无服务器解决方案，以将网络研讨会记录转换为全面讲义。我们会引导您完成Amazon Bedrock数据自动化的实现，以转录和检测幻灯片的变化，以及使用Amazon Bedrock Foundation Models（FMS）进行转录细化，并结合AWS步骤功能策划的Custom AWS Lambda功能。
Build modern serverless solutions following best practices using Amazon Q Developer CLI and MCP
This post explores how the AWS Serverless MCP server accelerates development throughout the serverless lifecycle, from making architectural decisions with tools like get_iac_guidance and get_lambda_guidance, to streamlining development with get_serverless_templates, sam_init, to deployment with SAM
AWS AgentCore: The Overlooked Privilege Escalation Path in Bedrock’s AI Tooling
在AWS中使用非个人身份的特权升级并不是什么新鲜事物。 EC2实例角色和lambda执行角色被充分理解为如果不正确锁定，则可以提高自己的特权的机制。不太了解的是以AI为中心身份的概念 - 代理工作流程如何获得执行的特权[…]
Build secure RAG applications with AWS serverless data lakes
在这篇文章中，我们探讨了如何使用无服务器数据湖体系结构构建安全的RAG应用程序，这是支持生成AI开发的重要数据策略。我们使用亚马逊Web服务（AWS）服务，包括Amazon S3，Amazon DynamoDB，AWS Lambda和Amazon Bedrock知识库来创建一个全面的解决方案，以支持可以扩展到结构化数据的非结构化数据资产。该帖子涵盖了如何为您的企业数据实施细粒度的访问控件，并设计元数据驱动的检索系统，以尊重安全边界。这些方法将帮助您最大程度地提高组织数据的价值，同时保持强大的安全性和合规性。
Context extraction from image files in Amazon Q Business using LLMs
在这篇文章中，我们查看了一个分步实现，用于在Amazon Q Business应用程序中使用自定义文档丰富（CDE）功能来处理独立图像文件。我们将带您浏览CDE中配置的AWS lambda功能来处理各种图像文件类型，并展示该集成如何增强Amazon Q业务提供全面见解的能力的示例场景。
Vxceed secures transport operations with Amazon Bedrock
aws与VXCECE合作支持其AI策略，从而开发了limoconnect Q，这是一种创新的地面运输管理解决方案。 VXCEED使用AWS服务，包括Amazon Bedrock和Lambda，成功地建立了一个安全的AI驱动解决方案，以简化Trip Trip预订和文档处理。
