00:13官方一手AWS Machine Learning Blog@Ayush Sharma精选AWS官方博客发布教程,演示如何将SageMaker AI上的OpenAI兼容端点与Bedrock AgentCore运行时结合,构建多智能体工作流。每个智能体可选择最适合其任务的模型。教程还展示了如何从SageMaker端点获取token级可观测性,这是Strands Agents默认不提供的。技巧SageMaker AIBedrock AgentCore智能体10 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS官方教程,教你用SageMaker AI和Bedrock AgentCore搭多智能体流程,还能拿到token级监控,比Strands Agents默认的细致。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SageMaker AI
00:40官方一手AWS Machine Learning Blog@Rajat Jain精选AWS发布了SageMaker AI Spaces插件,让团队可以在现有Amazon EKS集群上运行托管的JupyterLab和Code Editor环境。本文演示了安装和配置该插件的步骤,支持从浏览器访问,也能通过SSH-over-SSM从VS Code连接。还介绍了用Amazon Cognito对接OpenID Connect登录,实现团队统一身份认证。技巧Amazon EKSSageMaker AIJupyterLab推荐理由:AWS出了个新插件,能在你已有的EKS集群上直接跑JupyterLab和Code Editor,不用另起炉灶,还支持VS Code远程连。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon EKS
04:25官方一手AWS Machine Learning Blog@Mona MonaAmazon SageMaker AI 发布容器镜像缓存功能,针对推理场景优化扩展速度。该功能在模型扩缩容时可将端到端延迟最高提升2倍。它专为生成式AI模型设计,减少冷启动时间。现已可在AWS区域使用。AI产品SageMaker AI容器缓存模型扩展推荐理由:AWS给SageMaker AI加了容器缓存,扩展时延迟直接减半,适合需要快速响应的生成式AI部署。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SageMaker AI