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以下是部署运维相关的文章

2025-12-24
全球首款免遥控机器狗预售：9988元，全地形都能去维他动力（Vbot）近日发布了全球首款免遥控机器狗“大头BoBo”，并开启预售，首发价低至9988元。这款机器狗的核心突破在于其“免遥控”设计，融合了本体智能、空间智能和Agent智能三层架构。它配备了128 TOPS的AI算力平台、360度激光雷达和双目视觉系统，能实现全场景自主感知、避障和路径规划。凭借1:1大小腿设计和高扭矩电机，大头BoBo能稳定穿越台阶、草地等复杂地形，实现真正的全地形适应。该产品在预售期间订单火爆，显示出市场对智能机器人应用前景的强烈兴趣。
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- AI工具应用
- AI行业应用
2025-12-24
使用 Weights & Biases Weave 和 Amazon Bedrock AgentCore 加速企业 AI 开发随着企业对生成式AI的应用加速，从概念验证到生产部署需要强大的开发、评估和监控工具。本文演示了如何结合Amazon Bedrock（FM）和AgentCore与W&B Weave，实现从跟踪单个FM调用到监控复杂Agent工作流的全生命周期管理，显著加速企业级AI解决方案的构建、评估与生产部署。
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2025-12-23
在 Amazon SageMaker AI 上部署 Mistral AI 的 VoxLlama 模型本文详细介绍了如何利用 Amazon SageMaker 快速部署 Mistral AI 推出的先进多模态模型 VoxLlama。我们将探讨使用 SageMaker 托管服务部署高性能大语言模型的步骤，为开发者和企业提供了一个高效、可扩展的解决方案，以在云端运行和集成最前沿的 AI 技术。
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2025-12-22
如何以经济实惠的方式托管语言模型
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-18
使用 Amazon SageMaker AI 跟踪和管理 AI 开发中使用的资产构建定制基础模型需要协调数据、计算、模型架构、评估器和部署等多个资产。本文深入探讨了 Amazon SageMaker AI 如何通过自动跟踪和管理数据集版本、自定义评估器以及端到端血缘关系，简化生成式 AI 开发的复杂性，确保模型的可追溯性和可复现性。
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2025-12-17
使用 Amazon Bedrock 运维生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 本文是关于生成式 AI 运营（GenAIOps）的系列文章第一部分，重点介绍了如何将 DevOps 原则应用于 Amazon Bedrock 驱动的生成式 AI 工作负载。我们将探讨 GenAIOps 如何帮助企业应对扩展、安全性和治理等挑战，并展示在探索、生产和重塑三个阶段中实施关键实践的策略。
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2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运行生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 企业正快速将生成式AI从实验推向生产，面临扩展、安全和治理的新挑战。本文介绍生成式AI运维（GenAIOps），即DevOps原则在生成式AI中的应用，并展示如何使用Amazon Bedrock实现GenAIOps实践。重点讲解了如何演进DevOps架构、管理数据、建立开发环境和评估性能，为构建和扩展生产级生成式AI应用提供实用的实施策略。
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2025-12-16
使用 Amazon S3 客户端优化机器学习训练的数据加载最佳实践本文深入探讨了在机器学习训练中使用 Amazon S3 客户端时，如何优化数据加载性能。我们将重点介绍数据分片大小（100MB-1GB）、顺序访问模式以及利用 S3 客户端（如 S3 Connector for PyTorch）来避免 I/O 瓶颈，确保 GPU 资源得到充分利用，从而显著提升训练吞吐量。
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2025-12-16
使用 SageMaker HyperPod 弹性训练实现基础模型训练的自适应基础设施本文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 新增的弹性训练功能，它允许机器学习（ML）工作负载根据资源可用性自动伸缩。通过动态调整资源，弹性训练可最大化 GPU 利用率，降低成本，并加速模型开发，同时保持训练质量并最大限度地减少手动干预。我们将深入探讨其工作原理、配置步骤以及性能表现。
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2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 - 第 1 部分：GenAIOps 本文是关于Amazon Bedrock的GenAIOps系列的第一部分，重点介绍如何将DevOps原则应用于生成式AI工作负载，以实现规模化、安全和治理。了解如何从探索阶段过渡到生产阶段，并利用Bedrock的功能来管理数据、评估性能和将AI测试集成到CI/CD管道中。
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2025-12-13
BNY利用OpenAI构建“随处可及的AI” 全球金融机构BNY如何通过采用OpenAI的前沿能力，在内部搭建了名为Eliza的AI部署和教育平台，赋能2万名员工安全、负责任地构建AI代理，推动银行工作方式的深刻变革，实现“AI随处可及”的目标。
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- AI行业应用
- AI新闻/评测
2025-12-12
使用 Langfuse 为 Amazon Bedrock AgentCore 实现可观测性本文深入探讨了如何将开源可观测性平台 Langfuse 与 Amazon Bedrock AgentCore 集成，以解决 AI 代理推理过程“不可见”的挑战。通过集成，用户可以获得对 AI 代理性能、交互和任务执行的深度洞察，从而更快地调试问题、优化成本。文章提供了使用 Strands 代理部署在 AgentCore Runtime 上的完整实施指南和代码示例。
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2025-12-12
掌握机器学习部署的10个GitHub仓库
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-12
掌握机器学习部署的10个GitHub仓库
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-12
掌握机器学习部署的10个GitHub仓库
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-11
使用 Amazon Nova Act 无头模式实现自动化冒烟测试本文详细介绍了如何利用 Amazon Nova Act 的无头模式，在 CI/CD 管道中实现高效的自动化冒烟测试。通过使用自然语言驱动的 UI 交互，取代易碎的选择器，我们构建了涵盖完整电商用户旅程（从登录到结账）的测试用例。此外，我们还集成了 GitLab CI/CD，并引入了多线程并行执行机制，极大地缩短了测试时间，确保了代码变更的快速、可靠验证，从而提升了持续部署的信心。
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2025-12-11
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器应用细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流程，管理对组织内数千个工具的安全访问成为关键挑战。本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Gateway推出的新功能——网关拦截器，它提供了细粒度的安全、动态访问控制和灵活的Schema管理，解决了规模化部署中的安全和治理难题。
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- AI基础/开发
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2025-12-10
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器实现细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流，安全访问数千个工具成为关键挑战。本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Gateway新推出的网关拦截器功能，它提供了细粒度的访问控制、动态权限管理和灵活的Schema映射。通过拦截器，企业可以根据用户身份和执行上下文动态过滤工具可用性，并安全地管理多跳工作流中的身份上下文，确保最小权限原则。
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2025-12-10
一束光运行AI，具备超级计算机的算力阿尔托大学研究人员开发出一种革命性的方法，仅用一束光即可执行复杂的AI张量运算。通过将数据直接编码到光波中，实现了自然、同步的并行计算。该技术无需电子设备，有望集成到光子芯片中，为AI系统带来速度和能效的巨大提升，预示着超快、超节能AI的新纪元。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-12-10
Amazon SageMaker HyperPod 的托管分层 KV 缓存和智能路由本文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 中新增的托管分层 KV 缓存和智能路由功能，旨在解决大型语言模型（LLM）推理中因上下文长度增加导致的延迟和成本问题。这些新功能通过优化 KV 缓存管理和请求路由，可将 TTFT 降低高达 40%，并将吞吐量提升高达 24%，显著降低推理成本。
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- AI工具应用

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