Search Results AWS Lambda

「AWSを基にしたカスケーディングデータパイプラインの構築方法」

今日は、いつも誇りに思っているデータエンジニアリングプロジェクトの経験を共有しますなぜ私がツールやAWSのコンポーネントを使用したのか、そしてどのように...という理由を学ぶことになります

「AWSサービスを使用して完全なウェブアプリケーションを構築する」

はじめに AWSを学び始めるとき、通常、いくつかのコアサービスのような一部の情報を学びます。AWSコンソールで作業し、新しいEC2インスタンスやS3バケットを作成し、そこに何かをアップロードできます。しかし、ほとんどの場合、これらのサービスを実際のアプリケーションに組み合わせることはできませんでした。私たちは学んできたさまざまなAWSサービスを知っていましたが、それらを実際の使えるものに組み合わせることはできませんでした。同じように感じている場合、正しい場所に来ました。この記事を終えると、AWSでホストされるパスワードマネージャーアプリケーションを構築できるようになります。このアプリケーションはAWSサーバーで計算を行い、ユーザーデータはAPI Gatewayを介してバックエンドサーバーに送信され、最終結果はブラウザでユーザーに表示され、データはAWSデータベースに保存されます。さらに進む前に、AWSアカウントとコンソールへのアクセスがあることを確認してください。AWSの前の知識はこの記事に必要ではありませんが、基本的な理解があると有益です。もし知らない場合でも、私たちがアプリケーションを構築しているため、それに沿って進むことができるはずです。この記事はAWSのサービスの詳細について深く掘り下げることを意図しているわけではありませんが、それらをすべて組み合わせて動作するアプリケーションに結び付けることを意図しています。学習目標異なるAWSサービスを統合してエンドツーエンドのWebアプリケーションを作成する。 AWS Amplifyを使用してWebアプリケーションをデプロイおよびホストする方法を学ぶ。 AWS Lambdaを使用してバックエンドサーバーを作成する方法を学ぶ。フロントエンドとバックエンドのコンポーネント間のデータ転送にAPI Gatewayを使用する方法を学ぶ。 AWS DynamoDBデータベースからデータを保存および取得する方法を学ぶ。構築するサービスとアプリケーションの概要この記事では、上記の画像に示すように、5つのAWSサービスを使用してエンドツーエンドのWebアプリケーションをゼロから構築します。名前、長さ、およびパスワードのプロパティ（大文字、小文字、数字、特殊文字）を入力として受け取り、セキュアなパスワードを生成および保存するセキュアパスワードマネージャーアプリケーションを作成します。これはシンプルなアプリケーションですが、より大規模な実世界のアプリケーションを構築するために必要な主要なコンポーネントをすべて結び付けています。このアプリケーションを構築するためには何をする必要がありますか？ 1. ウェブページを作成してホストする必要があります。 2. パスワード生成機能を呼び出す方法が必要です。 3. 結果を返す計算を行う方法が必要です。 4.…

AWS CDKを介してAmazon SageMakerロールマネージャーを使用して、カスタム権限を数分で定義します

機械学習（ML）の管理者は、MLワークロードのセキュリティと完全性を維持する上で重要な役割を果たしています彼らの主な焦点は、ユーザーが最高のセキュリティで操作し、最小特権の原則に従うことを確認することですただし、異なるユーザーペルソナの多様なニーズに対応し、適切な許可ポリシーを作成することは、時にアジリティを妨げることがあります[…]

AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

AWS CDK を使用して Amazon SageMaker Studio ライフサイクル構成をデプロイします

Amazon SageMaker Studioは、機械学習（ML）のための最初の完全に統合された開発環境（IDE）ですStudioは、データを準備し、モデルを構築、トレーニング、展開するために必要なすべてのML開発ステップを実行できる単一のWebベースのビジュアルインターフェースを提供しますライフサイクル設定は、Studioライフサイクルイベントによってトリガーされるシェルスクリプトです [...]

AWS上で請求書処理を自動化するためのサーバーレスアプリケーションの構築

Goプログラミング言語を使用して、Amazon TextractとAWS Lambdaの使い方を学び、請求書画像を処理し、メタデータを抽出する方法を学びます

Amazon SageMaker、HashiCorp Terraform、およびGitLab CI/CDを使用したモデルモニタリングと再トレーニングによるバッチ推論のためのMLOps

この記事では、Amazon SageMaker、Amazon EventBridge、AWS Lambda、Amazon Simple Notification Service（Amazon SNS）、HashiCorp Terraform、およびGitLab CI/CDを使用して、バッチ推論のためのMLOpsワークフローを作成する方法について説明しますこのワークフローでは、ジョブスケジューリング、モデルのモニタリング、再トレーニング、登録、エラーハンドリング、通知を自動化し、製品のバッチ推論ワークロードの複雑さとコストを削減することができます提案されたMLOpsワークフローは、自動化、モニタリング、監査可能性、スケーラビリティを通じて、MLライフサイクルの管理に再利用可能なテンプレートを提供します

トムソン・ロイターが6週間以内に開発したエンタープライズグレードの大規模言語モデルプレイグラウンド、Open Arena

この記事では、トムソン・ロイター・ラボがAWSとの協力のもとで開発したトムソン・ロイターの企業全体で使用される大規模言語モデル（LLM）のプレイグラウンド、Open Arenaについて説明しますオリジナルのコンセプトは、Simone Zucchet（AWSソリューションアーキテクト）とTim Precious（AWSアカウントマネージャー）のサポートを受けたAI/MLハッカソンで生まれ、AWSのサービスを使用して6週間以内に本番環境に開発されましたAWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon SageMakerなどのAWS管理サービス、および事前に構築されたHugging Face Deep Learning Containers（DLC）がイノベーションのスピードに貢献しました

BrainPadがAmazon Kendraを使用して内部の知識共有を促進する方法

この記事では、Amazon KendraとAWS Lambdaを使用した内部知識共有の構造化方法と、Amazon Kendraが多くの企業が直面する知識共有の障害を解決する方法について説明しています

「Amazon ComprehendのためのPDFの事前ラベル付けを自動化する」

「Amazon Comprehend」はテキストデータから洞察を得るための事前トレーニング済みおよびカスタムAPIを提供する自然言語処理（NLP）サービスですAmazon Comprehendのお客様は、位置、人名、日付など、ビジネスに特有の興味のあるエンティティを抽出するためのカスタムなる名前エンティティ認識（NER）モデルをトレーニングすることができますカスタムモデルをトレーニングするには、[...]

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