Training Azerbaijani language models on Amazon SageMaker AI
Azercell Telecom LLC 是阿塞拜疆领先的电信提供商，希望在 Amazon SageMaker AI 上针对电信用例和面向客户的聊天机器人构建阿塞拜疆大语言模型 (LLM)。挑战：使基础模型 (FM) 适应形态丰富的语言，但训练数据有限，而且阿塞拜疆没有现有的高效法学硕士培训蓝图。在为期六周的合作中，Azercell 与 AWS Generative AI 创新中心合作，在 Amazon SageMaker AI 上建立了一个生产就绪框架。
Streamline external access to Amazon SageMaker MLflow using a REST API proxy
在本文中，我们演示如何构建基于 Flask 的安全 MLflow 代理服务，该服务提供对 Amazon SageMaker MLflow 的 HTTPS 访问，而无需 MLflow SDK。该解决方案适用于正在进行云转型、希望在采用云原生服务的同时保留现有机器学习工作流程的组织。
本文演示了使用 Amazon Managed Grafana 仪表板的综合可观测性解决方案，该仪表板通过推理组件为 Amazon SageMaker AI 终端节点上提供的 LLM 提供质量和数量的整体视图。
Announcing OpenAI-compatible API support for Amazon SageMaker AI endpoints
今天，Amazon SageMaker AI 推出了针对实时推理终端节点的 OpenAI 兼容 API 支持。如果您使用 OpenAI SDK、LangChain 或 Strands Agents，您现在可以通过仅更改端点 URL 来调用 SageMaker AI 上的模型。您不需要自定义客户端、SigV4 包装器或代码重写。概述 通过此次发布，SageMaker AI 端点 [...]
Accelerate ML feature pipelines with new capabilities in Amazon SageMaker Feature Store
今天，我们宣布 SageMaker Python SDK v3.8.0 提供三项新功能。在这篇文章中，我们将通过可用于入门的代码示例来介绍每项功能。有关完整的端到端演练，请参阅 SageMaker Python SDK 存储库中有关 Lake Formation 治理和 Iceberg 表属性的随附笔记本。
在本文中，您将了解如何使用适用于 ML 的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 容量块和 Amazon SageMaker 训练计划来确保短期工作负载的预留 GPU 容量。当您需要短期容量进行负载测试、模型验证、有时限的研讨会或在发布前准备推理能力时，这些解决方案可以解决 GPU 可用性挑战。
Streamlining generative AI development with MLflow v3.10 on Amazon SageMaker AI
今天，我们很高兴地宣布 Amazon SageMaker AI MLflow 应用程序现已支持 MLflow 版本 3.10，为您的生成式 AI 工作流程带来增强的生成式 AI 开发功能和简化的实验跟踪。该最新版本建立在 Amazon SageMaker AI MLflow 应用程序的基础上，引入了强大的可观察性、评估和生成新功能 [...]
Capacity-aware inference: Automatic instance fallback for SageMaker AI endpoints
今天，Amazon SageMaker AI 为新的和现有的推理终端节点引入了容量感知实例池。您定义实例类型的优先级列表，只要在创建、横向扩展和横向收缩期间容量受到限制，SageMaker AI 就会自动处理您的列表。您的端点无需人工干预即可配置可用的人工智能基础设施。此功能适用于单模型端点、基于推理组件的端点和异步推理端点。
Agent-guided workflows to accelerate model customization in Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI 现在提供的代理体验改变了这一点。开发人员使用自然语言描述他们的用例，AI 编码代理简化了整个过程，从用例定义和数据准备到技术选择、评估和部署。在这篇文章中，我们将引导您使用 SageMaker AI 代理技能完成模型自定义生命周期。
Unleashing Agentic AI Analytics on Amazon SageMaker with Amazon Athena and Amazon Quick
本文演示了 Amazon Quick 的代理 AI 助手如何使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 作为存储、使用 Amazon SageMaker 和 AWS Glue for Lakehouse、Amazon Athena 跨多种存储格式（S3 表、Iceberg 和 Parquet）进行无服务器 SQL 查询，从而将数据分析转变为自助服务功能。
I'm backing up my Samsung Messages before it's too late - 2 free and easy methods
当应用程序在 7 月关闭时，您的文本不必消失。以下是如何备份它们。
How I'm backing up my Samsung Messages before the service ends in July - local and cloud options
您的短信不必随应用程序一起消失。以下是如何在它们永远消失之前保留它们。
