Use-case based deployments on SageMaker JumpStart
我们很高兴地宣布推出 Amazon SageMaker JumpStart 优化部署。 SageMaker JumpStart 改进的部署通过提供专为特定用例设计的预定义部署配置，满足了 SageMaker JumpStart 上丰富且简单的部署自定义的需求。客户对其建议部署的细节保持相同级别的可见性，但现在部署针对其特定用例和性能限制进行了优化。
Best practices to run inference on Amazon SageMaker HyperPod
本文探讨了 Amazon SageMaker HyperPod 如何为推理工作负载提供全面的解决方案。我们将引导您了解该平台的动态扩展、简化部署和智能资源管理的关键功能。在本文结束时，您将了解如何使用 HyperPod 自动化基础设施、成本优化功能和性能增强功能将总拥有成本降低高达 40%，同时加速从概念到生产的生成式 AI 部署。
Lawsuit Targets i-Ready Maker Over Student Data Privacy Concerns
一群 K-12 学生对 Curriculum Associates, Inc.（广泛使用的 i-Ready 教育平台的制造商）提起联邦集体诉讼，指控该公司未经适当同意非法收集和共享学生数据。该案，M.C. v. Curriculum Associates 案，正在成为一场关于学生隐私的重大法律战，[…]针对 i-Ready Maker 学生数据隐私问题的诉讼首先出现在教育者室。
本文介绍了 TGS 如何使用 Amazon SageMaker HyperPod 实现分布式训练的近线性扩展以及基于 Vision Transformer 的 SFM 的扩展上下文窗口。该联合解决方案将训练时间从 6 个月缩短至仅 5 天，同时能够分析比以前更大的地震体积。
Accelerating LLM fine-tuning with unstructured data using SageMaker Unified Studio and S3
去年，AWS 宣布了 Amazon SageMaker Unified Studio 与 Amazon S3 通用存储桶之间的集成。这种集成使团队可以轻松地将存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的非结构化数据用于机器学习 (ML) 和数据分析用例。在这篇文章中，我们展示了如何将 S3 通用存储桶与 Amazon SageMaker Catalog 集成，以使用 Amazon SageMaker Unified Studio 微调 Llama 3.2 11B Vision Instruct 以实现视觉问答 (VQA)。
Build a solar flare detection system on SageMaker AI LSTM networks and ESA STIX data
在这篇文章中，我们向您展示如何使用 Amazon SageMaker AI 构建和部署深度学习模型，以使用欧洲航天局 STIX 仪器的数据来检测太阳耀斑。
Deploy SageMaker AI inference endpoints with set GPU capacity using training plans
在这篇文章中，我们将介绍如何搜索可用的 p 系列 GPU 容量、创建推理训练计划预留以及在该预留容量上部署 SageMaker AI 推理端点。我们跟踪数据科学家的旅程，因为他们保留模型评估的能力并在整个预订生命周期中管理端点。
Enhanced metrics for Amazon SageMaker AI endpoints: deeper visibility for better performance
SageMaker AI 端点现在支持具有可配置发布频率的增强指标。此次发布提供了监控、故障排除和改进生产端点所需的精细可见性。
Build an offline feature store using Amazon SageMaker Unified Studio and SageMaker Catalog
此博文提供了有关在 SageMaker Unified Studio 域中使用 SageMaker Catalog 实施离线功能存储的分步指南。通过采用发布-订阅模式，数据生产者可以使用此解决方案来发布精选的版本化特征表，而数据消费者可以安全地发现、订阅和重用它们以进行模型开发。
How Guidesly built AI-generated trip reports for outdoor guides on AWS
在这篇文章中，我们将介绍 Guidesly 如何使用 AWS Lambda、AWS Step Functions、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon SageMaker AI 和 Amazon Bedrock 在 AWS 上构建 Jack AI，以提取旅行媒体、通过上下文丰富其内容、应用计算机视觉和生成式 AI，并跨多个渠道安全、可靠且大规模地发布营销就绪内容。
Company 3D Printing Small Boats Using Advanced Materials
总部位于佛罗里达州的 Waymaker Marine 正在使用先进的 3D 打印工艺建造小型船只。
Faculty, Grad Workers Left Out of Virginia’s Collective Bargaining Expansion
教师、毕业生被排除在弗吉尼亚州集体谈判扩张之外 Ryan QuinnTue, 03/24/2026 - 03:00 AMLawmakers 向新任民主党州长提交了一项法案，以结束该州长期以来禁止公职人员成立工会的禁令。但教师和研究生被排除在外。 作者：Ryan Quinn
Introducing Disaggregated Inference on AWS powered by llm-d
在这篇博文中，我们介绍了下一代推理能力背后的概念，包括分解服务、智能请求调度和专家并行。我们讨论它们的优势，并介绍如何在 Amazon SageMaker HyperPod EKS 上实施它们，以显着提高推理性能、资源利用率和运营效率。
Amazon Bets Big on Generative AI
为什么重要：亚马逊在生成式 AI 上押下重注，扩大 Bedrock、Titan 和 SageMaker 的规模，以引领 AI 基础设施竞赛。
