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以下是部署运维相关的文章

2025-12-27
使用数据并行在多GPU上训练模型
- 2025-12-27
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-27
初学者必看的5个有趣Docker项目想要通过实践掌握Docker技能的初学者，可以从五个有趣且实用的项目中入手。这些项目涵盖了使用Docker托管静态网站、构建多容器应用（如Flask后端与Redis数据库）、共享数据库、实现Jenkins自动化持续集成，以及搭建Prometheus和Grafana进行日志和性能监控。通过亲手操作，您将不仅理解Docker的核心概念，还能掌握部署、管理和观测容器化应用的关键技能，有效避免“在我机器上可以运行”的问题，从而简化开发和部署流程。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-26
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 在 Amazon SageMaker AI 上优化 LLM 推理本文深入探讨了在 Amazon SageMaker AI 上使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 来系统化优化大型语言模型（LLM）推理性能的方法。通过自动化基准测试和参数调优，您可以告别繁琐的手动试错，快速找到满足延迟和吞吐量服务水平协议（SLA）的最佳配置，从而显著提升自托管模型的效率和成本效益。
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2025-12-25
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 优化 Amazon SageMaker AI 上的 LLM 推理本文深入探讨了如何在 Amazon SageMaker AI 上利用 BentoML 的 LLM-Optimizer 工具，系统性地优化大型语言模型（LLM）的推理性能。面对自托管模型的成本和复杂性，LLM-Optimizer 提供了自动化的参数基准测试和搜索流程，以平衡吞吐量和延迟。通过 Qwen-3-4B 模型的实际部署案例，文章展示了如何找到最优的张量并行、批处理大小和并发限制配置，实现比基线高出 2.7 倍的吞吐量提升，确保生产环境下的服务水平目标。
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2025-12-25
Agent Lightning：无需重写代码即可为 AI 智能体添加强化学习本文介绍了 Agent Lightning，一种创新性的方法，允许开发者在不修改现有 AI 智能体代码的情况下，为其注入强化学习能力。这项技术通过添加可学习的控制器来优化智能体行为，显著提升了其性能和决策能力，为构建更强大的智能体开辟了新的途径。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
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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