Author: AWS Team

Celeborn 是一个开源的实现 Remote Shuffle 的工具。通过为 EMR 部署 Celeborn 服务，可以将 Spark 计算的中间结果从采用 Spot 实例的 EMR 集群节点中分离存储，实现 shuffle 数据的存算分离，有效减少了 Spot 实例回收导致的重算成本。

本文通过使用服装鞋类商品进行模型训练，同时通过 GroundingDINO 进行目标物品检测和剪切的方式对图片进行搜索，这种方式满足企业级的，特别是垂直行业的高精度搜索。有助于更好地提升用户的搜索体验。 该方案也可以拓展到其他的垂直行业使用，如电商、游戏、短视频，医疗、制造业等。

亚马逊自研芯片 inf2 与 vLLM 助力企业高效部署大型语言模型。

Direct Connect 零中断切换方案，在实现 DX 扩容时无缝替换，在类似场景，例如专线更换、专线扩容替换、VGW 替换、TGW 替换等需求下，均可采用相同思路。

通过 HAQM DocumentDB 与开源组件的集成，增强了 DocumentDB 中的中文检索能力

本文将在“从 HAQM Lambda 主动向配置中心查询配置”的基础上，分析不同配置更新方案的优缺点，以便您在架构设计时进行选择。

介绍如何利用 Elastic Kubernetes Service（EKS）打造弹性 StarRocks 集群，以及 StarRorks 在亚马逊云上的部署优势。

本文使用 HAQM Bedrock、Transcribe 和 Polly，结合开源 ASTRA 框架，开发了一个高效的实时语音助手，并提供常规聊天及同声传译两个工作模式。

Architect defense-in-depth security for generative AI applications using the OWASP Top 10 for LLMs 介绍了如何多层级地对 GenAI 应用程序进行安全加固。本文将针对其中的 Network & Edge Protection 层级做进一步的展开，介绍如何使用 HAQM WAF 和 HAQM CloudFront 保护您的 GenAI 应用。

我们为一家光伏企业开发了基于生成式 AI 技术的商业智能工具，该工具极大提高了数据使用效率。传统 BI 工具难以满足企业大量即时查询和分析的需求，直接将数据库表 schema 作为提示词给大模型也效果不理想。我们采取了数据治理、使用具备物化视图特性的数仓产品、优化提示词工程、跨源数据使用 Pandas 聚合等措施。证实了良好的数据架构、优秀的提示词工程和高性能大模型对实现生成式 BI 的重要性。