AWS 每周汇总:Mithra、Amazon Titan 图像生成器 v2、AWS GenAI Lo
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AWS 每周动态:Mithra、Amazon Titan 图像生成器 v2、AWS GenAI Lofts 及更多2024年8月12日
by Channy Yun () 在 2024年8月12日 发布于 Amazon Bedrock、Amazon DataZone、Amazon Elastic File System (EFS)、Amazon Q、Amazon Redshift、Amazon Titan、Amazon VPC、AWS Cloud Development Kit、Launch、News 永久链接 评论 分享
关键要点
Mithra 是一种强大的神经网络模型,能够检测和响应网络安全威胁,分析每日多达 200 万亿的互联网域请求。Amazon Titan 图像生成器v2现已推出,支持通过文本提示和参考图像引导图像创建。Anthropic 的 Claude 模型已在 Amazon Bedrock 中向更多地区扩展。Amazon EFS 的读取吞吐量提升至 30 GiB/s,支持更大规模的 AI 和机器学习工作负载。AWS 正在进行一系列云迁移和现代化的策略和步骤。在 2005 年,AI 和数据副总裁 Dr Swami Sivasubramanian 作为实习生在亚马逊工作时,Dr Werner Vogels,亚马逊首席技术官,是他的第一位经理。十九年后,他们二人在 VivaTech 大会的舞台上共同回顾亚马逊创新的历史从开创按需付费模式的 亚马逊云服务 (AWS) 到运用“传统人工智能”改造客户体验以及在生成性人工智能时代,他们真正担忧的事情。
Dr Werner 坚持认为,倾听客户需求如保障措施、安全性和隐私并基于这些需求构建产品,是亚马逊成功的动力。Dr Swami 认为 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock 是这种以客户为中心的成功产品的典范。他补充道:“如果你最终只是追赶竞争对手,你会最终只是在复制他们所做的。如果你真正倾听客户的声音,你就会在创新中引领潮流。”想要了解更多关于以客户为中心的创新的四个教训,请访问我们的 AWS 职业博客。
例如,针对以客户为中心的安全需求,我们建立并使用 Mithra,一种强大的神经网络模型,用于检测和响应网络威胁。它每天分析来自 AWS 全球网络的多达 200 万亿个互联网域请求,以惊人的准确性识别出平均 182000 个新的恶意域。Mithra 是 AWS 利用全球规模、先进的人工智能和机器学习(AI/ML)技术以及持续创新来引领云安全的又一示例,为所有人创造一个更安全的互联网。要了解更多,请访问亚马逊首席信息安全官 CJ Moses 的博客文章,如何让 AWS 跟踪云中最大的安全威胁并帮助其关闭。
上周发布的新功能
以下是一些我关注到的发布内容:
Amazon Titan 图像生成器 v2 在 Amazon Bedrock 中推出 新的 Amazon Titan 图像生成器 v2 模型可以使用文本提示和参考图像指导图像创建,控制生成图像的色彩调色板,去除背景,并自定义模型以保持品牌风格和主题一致性。想了解更多,请访问我的博客文章,Amazon Titan 图像生成器 v2 现已在 Amazon Bedrock 中上线。
Anthropic 的 Claude 模型在 Amazon Bedrock 中的地域扩展 Claude 35 Sonnet,Anthropic 最新的高性能 AI 模型,现在已在 Amazon Bedrock 的美国西部俄勒冈州、欧洲法兰克福、亚太东京和亚太新加坡地区推出。Claude 3 Haiku,Anthropic 的紧凑且经济的 AI 模型,现已在亚太东京和亚太新加坡地区推出。
VPC 和子网的私有 IPv6 地址分配 你现在可以通过 Amazon VPC IP 地址管理(IPAM) 为 VPC 和子网分配私有 IPv6 地址。在 IPAM 中,你可以在私有范围内配置私有 IPv6 地址,提供唯一本地 IPv6 单播地址ULA和全球单播地址GUA,并用它们创建私有访问的 VPC 和子网。想了解更多,请访问 了解 AWS 上的 IPv6 地址分配及设计可扩展地址计划 和 VPC 文档。
Amazon EFS 中可达 30 GiB/s 的读取吞吐量 我们将读取吞吐量提升到 30 GiB/s,扩展 Amazon EFS 的简单、完全弹性和无需预留的体验,以支持 AI 和 ML 工作负载中的高吞吐量,比如模型训练、推断、金融分析以及基因组数据处理。
在 Amazon Redshift ML 中使用大语言模型 (LLM) 你可以在 Amazon SageMaker JumpStart 中使用预训练的公开大语言模型作为 Amazon Redshift ML 的一部分。例如,你可以利用 LLM 对反馈进行总结、执行实体提取,并对 Amazon Redshift 表中的数据进行情感分析,从而将生成 AI 的力量引入数据仓库。
在 Amazon DataZone 中创建数据产品 你现在可以在 Amazon DataZone 中创建数据产品,允许将数据资产分组为明确、独立的包,以满足特定的商业使用案例。例如,一个市场分析数据产品可以打包各种数据资产,如市场活动数据、管道数据和客户数据。要了解更多,请访问这个 AWS 大数据博客文章。
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Channy
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