Sản phẩm Ống kính tùy chỉnh được kiến trúc tốt của IDP dành cho tất cả khách hàng AWS sử dụng AWS để chạy các giải pháp xử lý tài liệu thông minh (IDP) và đang tìm kiếm hướng dẫn về cách xây dựng giải pháp IDP an toàn, hiệu quả và đáng tin cậy trên AWS.
Việc xây dựng một giải pháp sẵn sàng cho sản xuất trên đám mây bao gồm một loạt sự cân bằng giữa nguồn lực, thời gian, kỳ vọng của khách hàng và kết quả kinh doanh. Các Khung được kiến trúc tốt của AWS giúp bạn hiểu được lợi ích và rủi ro của các quyết định bạn đưa ra khi xây dựng khối lượng công việc trên AWS. Bằng cách sử dụng Khung, bạn sẽ tìm hiểu các phương pháp hay nhất về vận hành và kiến trúc để thiết kế và vận hành khối lượng công việc đáng tin cậy, an toàn, hiệu quả, tiết kiệm chi phí và bền vững trên đám mây.
Dự án IDP thường kết hợp nhận dạng ký tự quang học (OCR) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đọc và hiểu tài liệu cũng như trích xuất các thuật ngữ hoặc từ cụ thể. Ống kính tùy chỉnh kiến trúc tối ưu IDP phác thảo các bước thực hiện đánh giá kiến trúc tối ưu AWS, cho phép bạn đánh giá và xác định rủi ro kỹ thuật đối với khối lượng công việc IDP của mình. Nó cung cấp hướng dẫn để giải quyết những thách thức chung mà chúng tôi thấy trong lĩnh vực này, hỗ trợ bạn thiết kế khối lượng công việc IDP của mình theo các phương pháp hay nhất.
Bài đăng này tập trung vào trụ cột Độ tin cậy của giải pháp IDP. Bắt đầu từ việc giới thiệu trụ cột Độ tin cậy và các nguyên tắc thiết kế, sau đó chúng tôi đi sâu vào thiết kế và triển khai giải pháp với ba lĩnh vực trọng tâm: nền tảng, quản lý thay đổi và quản lý thất bại. Khi đọc bài đăng này, bạn sẽ tìm hiểu về trụ cột Độ tin cậy trong Khung kiến trúc tối ưu với nghiên cứu điển hình về IDP.
Nguyên tắc thiết kế
Trụ cột về độ tin cậy bao gồm khả năng của giải pháp IDP trong việc thực hiện xử lý tài liệu một cách chính xác và nhất quán khi được mong đợi và tuân theo các quy tắc kinh doanh đã xác định. Điều này bao gồm khả năng vận hành và kiểm tra toàn bộ quy trình làm việc IDP cũng như tổng vòng đời của nó.
Có một số nguyên tắc có thể giúp bạn tăng độ tin cậy. Hãy ghi nhớ những điều này khi chúng ta thảo luận về các phương pháp hay nhất:
- Tự động phục hồi từ thất bại – Bằng cách giám sát quy trình làm việc IDP của bạn để biết các chỉ số hiệu suất chính (KPI), bạn có thể chạy tự động hóa khi vượt ngưỡng. Điều này cho phép bạn theo dõi và được thông báo tự động nếu có bất kỳ lỗi nào xảy ra và kích hoạt các quy trình khôi phục tự động khắc phục hoặc sửa chữa lỗi. Dựa trên các thước đo KPI, bạn cũng có thể lường trước những thất bại và áp dụng các hành động khắc phục trước khi chúng xảy ra.
- Kiểm tra thủ tục phục hồi – Kiểm tra xem quy trình làm việc IDP của bạn không thành công như thế nào và xác thực các quy trình khôi phục. Sử dụng tự động hóa để mô phỏng các kịch bản khác nhau hoặc tạo lại các kịch bản dẫn đến thất bại trước đó.
- Quy mô và điều chỉnh năng lực dịch vụ – Giám sát nhu cầu và mức sử dụng quy trình làm việc IDP, đồng thời tự động điều chỉnh công suất dịch vụ AWS để duy trì mức tối ưu nhằm đáp ứng nhu cầu mà không cung cấp quá mức hoặc thiếu hụt. Kiểm soát và nhận thức được hạn ngạch, giới hạn và ràng buộc dịch vụ của các dịch vụ thành phần IDP của bạn, chẳng hạn như Văn bản Amazon và Amazon hiểu.
- Tự động thay đổi – Sử dụng tính năng tự động hóa khi áp dụng các thay đổi đối với cơ sở hạ tầng quy trình làm việc IDP của bạn. Quản lý các thay đổi thông qua tự động hóa, sau đó có thể được theo dõi và xem xét.
Khu vực tập trung
Các nguyên tắc thiết kế và phương pháp thực hành tốt nhất của trụ cột về độ tin cậy dựa trên những hiểu biết sâu sắc được thu thập từ khách hàng và cộng đồng chuyên gia kỹ thuật IDP của chúng tôi. Sử dụng chúng làm hướng dẫn và hỗ trợ cho các quyết định thiết kế của bạn và điều chỉnh chúng cho phù hợp với yêu cầu kinh doanh về giải pháp IDP của bạn. Việc áp dụng Ống kính kiến trúc tối ưu IDP giúp bạn xác thực khả năng phục hồi và hiệu quả của thiết kế giải pháp IDP, đồng thời đưa ra các đề xuất để giải quyết mọi lỗ hổng mà bạn có thể xác định.
Sau đây là các lĩnh vực thực hành tốt nhất về độ tin cậy của giải pháp IDP trên đám mây:
- Foundations – Các dịch vụ AI của AWS như Amazon Textract và Amazon Comprehend cung cấp một bộ giới hạn mềm và cứng cho các mức độ sử dụng khác nhau. Điều quan trọng là phải xem xét các giới hạn này và đảm bảo giải pháp IDP của bạn tuân thủ mọi giới hạn mềm, đồng thời không vượt quá bất kỳ giới hạn cứng nào.
- Thay đổi cách quản lý – Coi giải pháp IDP của bạn là cơ sở hạ tầng dưới dạng mã (IaC), cho phép bạn tự động hóa việc giám sát và quản lý thay đổi. Sử dụng tính năng kiểm soát phiên bản trên các thành phần như cơ sở hạ tầng và mô hình tùy chỉnh của Amazon Comprehend, đồng thời theo dõi các thay đổi về thời điểm phát hành.
- Quản lý lỗi – Vì quy trình làm việc IDP là giải pháp hướng sự kiện nên ứng dụng của bạn phải có khả năng xử lý các lỗi đã biết và chưa xác định. Giải pháp IDP có kiến trúc tốt có khả năng ngăn ngừa lỗi và chống lại lỗi khi chúng xảy ra bằng cách sử dụng cơ chế ghi nhật ký và thử lại. Điều quan trọng là phải thiết kế khả năng phục hồi trong kiến trúc quy trình làm việc IDP của bạn và lập kế hoạch khắc phục thảm họa.
Foundations
Dịch vụ AI của AWS cung cấp thông tin có sẵn, chẳng hạn như trích xuất và phân tích dữ liệu tự động bằng cách sử dụng Amazon Textract, Amazon Comprehend và AI tăng cường của Amazon (Amazon A2I), dành cho quy trình làm việc IDP của bạn. Có các giới hạn dịch vụ (hoặc hạn ngạch) cho các dịch vụ này để tránh cung cấp quá mức và hạn chế tỷ lệ yêu cầu đối với hoạt động API, bảo vệ dịch vụ khỏi bị lạm dụng.
Khi lập kế hoạch và thiết kế kiến trúc giải pháp IDP của bạn, hãy xem xét các phương pháp hay nhất sau:
- Lưu ý về hạn ngạch, giới hạn và ràng buộc dịch vụ Amazon Textract và Amazon Comprehend không thể thay đổi – Các định dạng tệp, kích thước và số trang, ngôn ngữ, cách xoay tài liệu và kích thước hình ảnh được chấp nhận là một số ví dụ về các giới hạn cứng không thể thay đổi này đối với Amazon Textract.
- Các định dạng tệp được chấp nhận bao gồm tệp JPEG, PNG, PDF và TIFF. (Hỗ trợ hình ảnh được mã hóa JPEG 2000 trong tệp PDF). Cần phải xử lý trước tài liệu trước khi sử dụng Amazon Textract nếu định dạng tệp không được hỗ trợ (ví dụ: Microsoft Word hoặc Excel). Trong trường hợp này, bạn phải chuyển đổi các định dạng tài liệu không được hỗ trợ sang định dạng PDF hoặc hình ảnh.
- Amazon Comprehend có hạn ngạch khác nhau cho các mô hình tích hợp, mô hình tùy chỉnh và bánh đà. Đảm bảo rằng trường hợp sử dụng của bạn phù hợp với hạn mức của Amazon Comprehend.
- Điều chỉnh hạn mức dịch vụ của Amazon Textract và Amazon Comprehend để đáp ứng nhu cầu của bạn – Công cụ tính hạn ngạch dịch vụ Textract của Amazon có thể giúp bạn ước tính các giá trị hạn ngạch sẽ đáp ứng trường hợp sử dụng của bạn. Bạn nên quản lý hạn ngạch dịch vụ của mình trên các tài khoản hoặc Khu vực nếu bạn đang lập kế hoạch chuyển đổi dự phòng khắc phục thảm họa giữa các tài khoản hoặc Khu vực cho giải pháp của mình. Khi yêu cầu tăng hạn ngạch Amazon Textract, hãy đảm bảo thực hiện theo các đề xuất sau:
- Sử dụng Công cụ tính định mức dịch vụ Textract của Amazon để ước tính giá trị định mức tối ưu của bạn.
- Những thay đổi trong yêu cầu có thể khiến lưu lượng truy cập mạng tăng đột biến, ảnh hưởng đến thông lượng. Sử dụng kiến trúc không có máy chủ xếp hàng hoặc cơ chế khác để thông suốt lưu lượng truy cập và tận dụng tối đa số giao dịch được phân bổ mỗi giây (TPS) của bạn.
- Triển khai logic thử lại để xử lý các cuộc gọi bị hạn chế và kết nối bị ngắt.
- Định cấu hình độ trễ theo cấp số nhân và jitter để cải thiện thông lượng.
Thay đổi cách quản lý
Những thay đổi đối với quy trình làm việc IDP của bạn hoặc môi trường của nó, chẳng hạn như nhu cầu tăng đột biến hoặc tệp tài liệu bị hỏng, phải được dự đoán và điều chỉnh để đạt được độ tin cậy cao hơn cho giải pháp. Một số thay đổi này được đề cập trong các phương pháp thực hành tốt nhất của tổ chức được mô tả trong phần trước, nhưng chỉ những thay đổi đó thôi thì không đủ để đáp ứng những thay đổi. Các phương pháp hay nhất sau đây cũng phải được xem xét:
- Sử dụng amazoncloudwatch để giám sát các thành phần quy trình làm việc IDP của bạn, chẳng hạn như Amazon Textract và Amazon Comprehend. Thu thập số liệu từ quy trình làm việc IDP, tự động phản hồi cảnh báo và gửi thông báo theo yêu cầu cho quy trình làm việc và mục tiêu kinh doanh của bạn.
- Triển khai giải pháp quy trình làm việc IDP của bạn và tất cả các thay đổi về cơ sở hạ tầng bằng tính năng tự động hóa bằng IaC, chẳng hạn như Bộ công cụ phát triển đám mây AWS (AWS CDK) và cấu trúc IDP AWS CDK dựng sẵn. Điều này loại bỏ khả năng gây ra lỗi của con người và cho phép bạn kiểm tra trước khi chuyển sang môi trường sản xuất của mình.
- Nếu trường hợp sử dụng của bạn yêu cầu mô hình tùy chỉnh Amazon Comprehend, hãy cân nhắc sử dụng bánh đà để đơn giản hóa quy trình cải thiện mô hình tùy chỉnh theo thời gian. Bánh đà sắp xếp các nhiệm vụ liên quan đến đào tạo và đánh giá phiên bản mô hình tùy chỉnh mới.
- Nếu trường hợp sử dụng của bạn yêu cầu, hãy tùy chỉnh đầu ra của tính năng Truy vấn được đào tạo trước của Amazon Textract bằng cách đào tạo và sử dụng bộ chuyển đổi cho mô hình cơ sở Amazon Textract. Hãy xem xét các phương pháp hay nhất sau đây khi tạo truy vấn cho bộ điều hợp của bạn:
- Hạn ngạch bộ điều hợp xác định các giới hạn trước đó cho việc đào tạo bộ điều hợp. Hãy xem xét các giới hạn này và đưa ra yêu cầu tăng hạn ngạch dịch vụ, nếu được yêu cầu:
- Số lượng bộ điều hợp tối đa – Số lượng bộ điều hợp được phép (bạn có thể có nhiều phiên bản bộ điều hợp trong một bộ điều hợp).
- Số phiên bản bộ điều hợp tối đa được tạo mỗi tháng – Số phiên bản bộ điều hợp thành công có thể được tạo cho mỗi tài khoản AWS mỗi tháng.
- Phiên bản bộ điều hợp đang được phát triển tối đa – Số phiên bản bộ điều hợp đang được hoàn thiện (đào tạo bộ điều hợp) trên mỗi tài khoản.
- Đảm bảo sử dụng một bộ tài liệu đại diện cho trường hợp sử dụng của bạn (tối thiểu năm tài liệu đào tạo và năm tài liệu kiểm tra).
- Cung cấp càng nhiều tài liệu đào tạo càng tốt (tối đa 2,500 trang tài liệu đào tạo và 1,000 trang tài liệu kiểm tra).
- Chú thích các truy vấn bằng nhiều câu trả lời khác nhau. Ví dụ: nếu câu trả lời cho truy vấn là “Có” hoặc “Không”, thì các mẫu được chú thích phải có cả “Có” và “Không”.
- Duy trì tính nhất quán trong kiểu chú thích và trong khi chú thích các trường có dấu cách.
- Sử dụng truy vấn chính xác được sử dụng trong đào tạo để suy luận.
- Sau mỗi vòng đào tạo bộ điều hợp, hãy xem lại số liệu hiệu suất để xác định xem bạn có cần cải thiện thêm bộ điều hợp để đạt được mục tiêu của mình hay không. Tải lên bộ tài liệu mới để đào tạo hoặc xem lại các chú thích tài liệu có điểm chính xác thấp trước khi bạn bắt đầu đào tạo mới để tạo phiên bản cải tiến của bộ điều hợp.
- Sử dụng
AutoUpdate
tính năng cho bộ điều hợp tùy chỉnh. Tính năng này cố gắng đào tạo lại tự động nếuAutoUpdate
cờ được bật trên bộ chuyển đổi.
- Hạn ngạch bộ điều hợp xác định các giới hạn trước đó cho việc đào tạo bộ điều hợp. Hãy xem xét các giới hạn này và đưa ra yêu cầu tăng hạn ngạch dịch vụ, nếu được yêu cầu:
Quản lý lỗi
Khi thiết kế giải pháp IDP, một khía cạnh quan trọng cần xem xét là khả năng phục hồi của nó, cách xử lý các lỗi đã biết và chưa biết có thể xảy ra. Giải pháp IDP phải có khả năng ghi lại lỗi ghi nhật ký và thử lại các hoạt động không thành công trong các giai đoạn khác nhau của quy trình làm việc IDP. Trong phần này, chúng tôi thảo luận chi tiết về cách thiết kế quy trình làm việc IDP của bạn để xử lý lỗi.
Chuẩn bị quy trình làm việc IDP của bạn để quản lý và chống lại các lỗi
“Mọi thứ luôn thất bại” là câu nói nổi tiếng của AWS CTO Werner Vogels. Giải pháp IDP của bạn, giống như mọi giải pháp khác, cuối cùng sẽ thất bại. Câu hỏi đặt ra là làm cách nào nó có thể chịu được lỗi mà không ảnh hưởng đến người dùng giải pháp IDP của bạn. Thiết kế kiến trúc IDP của bạn phải nhận biết được các lỗi khi chúng xảy ra và thực hiện hành động để tránh ảnh hưởng đến tính khả dụng. Việc này phải được thực hiện tự động và không có tác động của người dùng. Hãy xem xét các phương pháp hay nhất sau đây:
- Sử dụng Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) làm kho lưu trữ dữ liệu có thể mở rộng để xử lý tài liệu quy trình làm việc IDP. Amazon S3 cung cấp cơ sở hạ tầng lưu trữ có độ bền cao được thiết kế để lưu trữ dữ liệu chính và quan trọng.
- Sao lưu tất cả dữ liệu quy trình làm việc IDP theo yêu cầu kinh doanh của bạn. Thực hiện chiến lược khôi phục hoặc tái tạo dữ liệu trong trường hợp mất dữ liệu. Điều chỉnh chiến lược này với Mục tiêu điểm khôi phục (RPO) và Mục tiêu thời gian khôi phục (RTO) đã xác định để đáp ứng yêu cầu kinh doanh của bạn.
- Nếu được yêu cầu, hãy lập kế hoạch và triển khai chiến lược chuyển đổi dự phòng khắc phục thảm họa của giải pháp IDP của bạn trên các tài khoản và Khu vực AWS.
- Sử dụng văn bản Amazon
OutputConfig
tính năng và Amazon ComprehendOutputDataConfig
tính năng lưu trữ kết quả xử lý không đồng bộ từ Amazon Textract hoặc Amazon Comprehend vào bộ chứa S3 được chỉ định. Điều này cho phép quy trình làm việc tiếp tục từ thời điểm đó thay vì lặp lại lệnh gọi Amazon Textract hoặc Amazon Comprehend. Mã sau đây cho biết cách bắt đầu tác vụ API không đồng bộ của Amazon Textract để phân tích tài liệu và lưu trữ đầu ra suy luận được mã hóa trong bộ chứa S3 được xác định. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Tài liệu khách hàng Amazon Textract.
Thiết kế quy trình làm việc IDP của bạn để ngăn ngừa lỗi
Độ tin cậy của khối lượng công việc bắt đầu từ các quyết định thiết kế trả trước. Các lựa chọn kiến trúc sẽ tác động đến hành vi khối lượng công việc của bạn và khả năng phục hồi của nó. Để cải thiện độ tin cậy của giải pháp IDP của bạn, hãy làm theo các phương pháp hay nhất sau.
Đầu tiên, hãy thiết kế kiến trúc của bạn theo quy trình làm việc của IDP. Mặc dù các giai đoạn trong quy trình làm việc IDP có thể khác nhau và bị ảnh hưởng bởi trường hợp sử dụng và yêu cầu kinh doanh, các giai đoạn thu thập dữ liệu, phân loại tài liệu, trích xuất văn bản, làm giàu nội dung, đánh giá và xác thực cũng như sử dụng thường là một phần của quy trình làm việc IDP. Những giai đoạn được xác định rõ ràng này có thể được sử dụng để phân tách các chức năng và cách ly chúng trong trường hợp có lỗi.
Bạn có thể sử dụng Dịch vụ xếp hàng đơn giản trên Amazon (Amazon SQS) để tách các giai đoạn của quy trình làm việc IDP. Mẫu tách rời giúp tách biệt hành vi của các thành phần kiến trúc khỏi các thành phần khác phụ thuộc vào nó, tăng khả năng phục hồi và tính linh hoạt.
Thứ hai, kiểm soát và hạn chế các cuộc gọi thử lại. Các dịch vụ AWS như Amazon Textract có thể bị lỗi nếu vượt quá số lượng TPS tối đa được phân bổ, khiến dịch vụ điều tiết ứng dụng hoặc ngắt kết nối của bạn.
Bạn nên quản lý việc điều tiết và ngắt kết nối bằng cách tự động thử lại thao tác (cả hoạt động đồng bộ và không đồng bộ). Tuy nhiên, bạn cũng nên chỉ định số lần thử lại có giới hạn, sau đó thao tác không thành công và đưa ra một ngoại lệ. Nếu bạn thực hiện quá nhiều lệnh gọi tới Amazon Textract trong một khoảng thời gian ngắn, nó sẽ điều chỉnh các cuộc gọi của bạn và gửi một thông báo ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
trong phản ứng hoạt động.
Ngoài ra, sử dụng backoff theo cấp số nhân và jitter để thử lại nhằm cải thiện thông lượng. Ví dụ: sử dụng Amazon Textract, chỉ định số lần thử lại bằng cách bao gồm config
tham số khi bạn tạo ứng dụng khách Amazon Textract. Chúng tôi khuyên bạn nên thử lại số lần là năm. Trong mã ví dụ sau, chúng tôi sử dụng config
tham số để tự động thử lại một thao tác bằng chế độ thích ứng và tối đa năm lần thử lại:
Tận dụng SDK AWS, chẳng hạn như AWS SDK cho Python (Boto3), để hỗ trợ trong thử lại cuộc gọi của khách hàng đến các dịch vụ AWS như Amazon Textract và Amazon Comprehend. Có ba chế độ thử lại có sẵn:
- Chế độ kế thừa – Thử lại yêu cầu một số lỗi và ngoại lệ hạn chế và bao gồm thời gian chờ theo cấp số nhân với hệ số cơ bản là 2.
- chế độ tiêu chuẩn – Tiêu chuẩn hóa logic và hành vi thử lại nhất quán với các SDK AWS khác và mở rộng chức năng thử lại so với chức năng được tìm thấy ở chế độ cũ. Mọi nỗ lực thử lại sẽ bao gồm thời gian chờ theo cấp số nhân với hệ số cơ bản là 2 trong thời gian chờ tối đa là 20 giây.
- Chế độ thích ứng – Bao gồm tất cả các tính năng của chế độ tiêu chuẩn và giới thiệu giới hạn tốc độ phía máy khách thông qua việc sử dụng nhóm mã thông báo và các biến giới hạn tốc độ được cập nhật động với mỗi lần thử lại. Nó mang đến sự linh hoạt khi thử lại phía máy khách, điều chỉnh theo phản hồi lỗi hoặc trạng thái ngoại lệ từ dịch vụ AWS. Với mỗi lần thử lại mới, chế độ thích ứng sẽ sửa đổi các biến giới hạn tốc độ dựa trên lỗi, ngoại lệ hoặc mã trạng thái HTTP được trình bày trong phản hồi từ dịch vụ AWS. Các biến giới hạn tốc độ này sau đó được sử dụng để tính tỷ lệ cuộc gọi mới cho khách hàng. Mỗi phản hồi HTTP ngoại lệ, lỗi hoặc không thành công từ dịch vụ AWS sẽ cập nhật các biến giới hạn tốc độ khi các lần thử lại diễn ra cho đến khi đạt được thành công, nhóm mã thông báo đã hết hoặc đạt đến giá trị số lần thử tối đa đã định cấu hình. Ví dụ về các trường hợp ngoại lệ, lỗi hoặc phản hồi HTTP không thành công:
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã chia sẻ các nguyên tắc thiết kế, lĩnh vực trọng tâm, nền tảng và các phương pháp hay nhất để đảm bảo độ tin cậy trong giải pháp IDP của bạn.
AWS cam kết coi Ống kính kiến trúc tối ưu IDP như một công cụ sống. Khi các giải pháp IDP và các dịch vụ AI AWS liên quan phát triển và có sẵn các dịch vụ AWS mới, chúng tôi sẽ cập nhật IDP Lens Well-Architected tương ứng.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Khung kiến trúc tối ưu AWS, hãy tham khảo AWS được kiến trúc tốt.
Nếu bạn cần hướng dẫn bổ sung của chuyên gia, hãy liên hệ với nhóm tài khoản AWS của bạn để nhờ Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia IDP.
Về các tác giả
Rui Cardoso là kiến trúc sư giải pháp đối tác tại Amazon Web Services (AWS). Anh ấy đang tập trung vào AI/ML và IoT. Anh ấy làm việc với các Đối tác của AWS và hỗ trợ họ phát triển các giải pháp trong AWS. Khi không làm việc, anh thích đạp xe, đi bộ đường dài và học hỏi những điều mới.
Brijesh Pati là Kiến trúc sư giải pháp doanh nghiệp tại AWS. Trọng tâm chính của anh là giúp khách hàng doanh nghiệp áp dụng công nghệ đám mây cho khối lượng công việc của họ. Ông có kiến thức nền tảng về phát triển ứng dụng và kiến trúc doanh nghiệp, đồng thời đã làm việc với khách hàng từ nhiều ngành khác nhau như thể thao, tài chính, năng lượng và dịch vụ chuyên nghiệp. Mối quan tâm của anh ấy bao gồm kiến trúc không có máy chủ và AI/ML.
Mia Chang là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia ML cho Dịch vụ web của Amazon. Cô làm việc với khách hàng ở EMEA và chia sẻ các phương pháp hay nhất để chạy khối lượng công việc AI/ML trên đám mây với nền tảng về toán học ứng dụng, khoa học máy tính và AI/ML. Cô tập trung vào khối lượng công việc dành riêng cho NLP và chia sẻ kinh nghiệm của mình với tư cách là diễn giả hội nghị và tác giả sách. Khi rảnh rỗi, cô thích đi bộ đường dài, chơi board game và pha cà phê.
Tim Condello là kiến trúc sư giải pháp chuyên môn về trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) cấp cao tại Amazon Web Services (AWS). Trọng tâm của ông là xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Tim thích lấy ý tưởng của khách hàng và biến chúng thành các giải pháp có thể mở rộng.
Sherry Đinh là kiến trúc sư giải pháp chuyên môn về trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) cấp cao tại Amazon Web Services (AWS). Cô có nhiều kinh nghiệm về học máy với bằng Tiến sĩ về khoa học máy tính. Cô chủ yếu làm việc với các khách hàng thuộc khu vực công về các thách thức kinh doanh khác nhau liên quan đến AI/ML, giúp họ đẩy nhanh hành trình học máy trên Đám mây AWS. Khi không giúp đỡ khách hàng, cô thích tham gia các hoạt động ngoài trời.
Suyin Wang là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia AI/ML tại AWS. Cô có nền tảng giáo dục liên ngành về Học máy, Dịch vụ thông tin tài chính và Kinh tế, cùng với nhiều năm kinh nghiệm trong việc xây dựng các ứng dụng Khoa học dữ liệu và Học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực. Cô thích giúp khách hàng xác định các câu hỏi kinh doanh phù hợp và xây dựng các giải pháp AI/ML phù hợp. Khi rảnh rỗi, cô thích ca hát và nấu ăn.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- : có
- :là
- :không phải
- $ LÊN
- 000
- 1
- 100
- 15%
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- có khả năng
- Giới thiệu
- lạm dụng
- đẩy nhanh tiến độ
- chấp nhận
- chứa
- Theo
- cho phù hợp
- Tài khoản
- Trợ Lý Giám Đốc
- chính xác
- Đạt được
- ngang qua
- Hoạt động
- hành động
- hoạt động
- thích nghi
- thích nghi
- Ngoài ra
- thêm vào
- thông tin bổ sung
- địa chỉ
- nhận nuôi
- Lợi thế
- ảnh hưởng đến
- Sau
- AI
- Dịch vụ AI
- AI / ML
- sắp xếp
- căn chỉnh
- Tất cả
- phân bổ
- cho phép
- Cho phép
- cho phép
- cô đơn
- dọc theo
- Ngoài ra
- Mặc dù
- đàn bà gan dạ
- Amazon hiểu
- Văn bản Amazon
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- trong số
- an
- phân tích
- phân tích
- và
- trả lời
- câu trả lời
- dự đoán
- Dự đoán
- bất kì
- api
- Các Ứng Dụng
- Phát triển ứng dụng
- các ứng dụng
- áp dụng
- Đăng Nhập
- Nộp đơn
- kiến trúc
- kiến trúc
- LÀ
- khu vực
- xung quanh
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- khía cạnh
- đánh giá
- hỗ trợ
- liên kết
- At
- nỗ lực
- Nỗ lực
- tăng cường
- tác giả
- tự động hóa
- Tự động
- tự động
- Tự động hóa
- sẵn có
- có sẵn
- tránh
- nhận thức
- AWS
- trở lại
- lý lịch
- cơ sở
- dựa
- BE
- bởi vì
- trở nên
- trước
- hành vi
- Lợi ích
- BEST
- thực hành tốt nhất
- giữa
- bảng
- Board Games
- cuốn sách
- cả hai
- xây dựng
- Xây dựng
- được xây dựng trong
- kinh doanh
- nhưng
- by
- tính toán
- cuộc gọi
- Cuộc gọi
- CAN
- khả năng
- Sức chứa
- nắm bắt
- trường hợp
- trường hợp nghiên cứu
- Nguyên nhân
- gây ra
- thách thức
- thay đổi
- thay đổi
- Những thay đổi
- thay đổi
- tính cách
- nhận dạng nhân vật
- lựa chọn
- phân loại
- khách hàng
- đám mây
- mã
- mã số
- Cà Phê
- thu thập
- kết hợp
- cam kết
- Chung
- Cộng đồng
- các thành phần
- hiểu
- máy tính
- Khoa học Máy tính
- Tầm nhìn máy tính
- Hội nghị
- cấu hình
- liên quan
- Kết nối
- Hãy xem xét
- xem xét
- thích hợp
- nhất quán
- khó khăn
- cấu trúc
- tiêu thụ
- liên lạc
- nội dung
- tiếp tục
- điều khiển
- chuyển đổi
- đúng
- bị hỏng
- chi phí-hiệu quả
- che
- phủ
- tạo
- tạo ra
- Tạo
- CTO
- khách hàng
- khách hàng
- khách hàng
- tùy chỉnh
- dữ liệu
- mất dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- lưu trữ dữ liệu
- quyết định
- sâu
- định nghĩa
- xác định
- Bằng cấp
- Nhu cầu
- phụ thuộc
- mô tả
- Thiết kế
- nguyên tắc thiết kế
- được chỉ định
- thiết kế
- thiết kế
- chi tiết
- Xác định
- phát triển
- Phát triển
- khác nhau
- kích thước
- thiên tai
- thảo luận
- bổ nhào
- tài liệu
- tài liệu
- thực hiện
- Rơi
- hủy bỏ
- suốt trong
- năng động
- mỗi
- Kinh tế
- Đào tạo
- hiệu quả
- hiệu quả
- khác
- EMEA
- kích hoạt
- cho phép
- bao trùm
- mã hóa
- năng lượng
- thuê
- đủ
- làm giàu
- đảm bảo
- Doanh nghiệp
- Môi trường
- lôi
- lỗi
- ước tính
- đánh giá
- cuối cùng
- tất cả mọi thứ
- phát triển
- ví dụ
- ví dụ
- vượt quá
- vượt quá
- Excel
- ngoại lệ
- kỳ vọng
- dự kiến
- kinh nghiệm
- chuyên gia
- số mũ
- kéo dài
- mở rộng
- Trải nghiệm sâu sắc
- trích xuất
- khai thác
- yếu tố
- FAIL
- thất bại
- không
- Không
- thất bại
- nổi tiếng
- Đặc tính
- Tính năng
- lĩnh vực
- Lĩnh vực
- Tập tin
- Các tập tin
- tài chính
- tài chính
- thông tin tài chính
- năm
- Linh hoạt
- Tập trung
- tập trung
- tập trung
- theo
- tiếp theo
- Trong
- định dạng
- các hình thức
- tìm thấy
- Foundations
- Khung
- Miễn phí
- từ
- Full
- chức năng
- chức năng
- xa hơn
- Trò chơi
- khoảng trống
- tập hợp
- được
- Các mục tiêu
- hướng dẫn
- xử lý
- Xử lý
- Cứng
- Có
- he
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- giúp
- cô
- cao hơn
- cao
- của mình
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- http
- HTTPS
- Nhân loại
- ý tưởng
- xác định
- if
- hình ảnh
- hình ảnh
- Va chạm
- tác động
- thực hiện
- thực hiện
- nhập khẩu
- quan trọng
- khía cạnh quan trọng
- nâng cao
- cải thiện
- cải thiện
- in
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- Tăng lên
- tăng
- Các chỉ số
- các ngành công nghiệp
- bị ảnh hưởng
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- những hiểu biết
- Sự thông minh
- Thông minh
- Xử lý tài liệu thông minh
- dự định
- lợi ích
- trong
- Giới thiệu
- giới thiệu
- Giới thiệu
- iốt
- IT
- ITS
- Việc làm
- cuộc hành trình
- jpg
- Giữ
- Key
- nổi tiếng
- Ngôn ngữ
- Ngôn ngữ
- Bố trí
- LEARN
- học tập
- Led
- Legacy
- Cấp
- vòng đời
- Lượt thích
- LIMIT
- Hạn chế
- hạn chế
- giới hạn
- sống
- khai thác gỗ
- logic
- sự mất
- yêu
- Thấp
- máy
- học máy
- phần lớn
- duy trì
- làm cho
- quản lý
- quản lý
- nhiều
- toán học
- tối đa
- Có thể..
- các biện pháp
- cơ chế
- cơ chế
- Gặp gỡ
- Metrics
- microsoft
- Might
- tâm
- tối thiểu
- ML
- Chế độ
- kiểu mẫu
- mô hình
- chế độ
- Màn Hình
- giám sát
- tháng
- chi tiết
- hầu hết
- phải
- tên
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Cần
- mạng
- lưu lượng mạng
- Mới
- nlp
- thông báo
- con số
- Mục tiêu
- mục tiêu
- OCR
- of
- Cung cấp
- on
- ONE
- hoạt động
- hoạt động
- hoạt động
- hoạt động
- Hoạt động
- nhận dạng ký tự quang học
- tối ưu
- or
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- Kết quả
- đề cương
- đầu ra
- kết thúc
- trang
- trang
- tham số
- một phần
- đối tác
- Đối tác
- các bộ phận
- Họa tiết
- mỗi
- Thực hiện
- hiệu suất
- biểu diễn
- thời gian
- Bằng tiến sĩ
- cột
- kế hoạch
- lập kế hoạch
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Điểm
- có thể
- Bài đăng
- tiềm năng
- thực hành
- thực hành
- trình bày
- ngăn chặn
- trước
- chính
- nguyên tắc
- vấn đề
- thủ tục
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- Sản lượng
- chuyên nghiệp
- dự án
- bảo vệ
- cho
- cung cấp
- công khai
- Python
- truy vấn
- câu hỏi
- Câu hỏi
- trích dẫn
- nâng cao
- Tỷ lệ
- Giá
- hơn
- đạt
- Đọc
- Reading
- thế giới thực
- công nhận
- giới thiệu
- khuyến nghị
- Phục hồi
- phục hồi
- xem
- vùng
- liên quan
- phát hành
- độ tin cậy
- đáng tin cậy
- Loại bỏ
- sửa
- lặp lại
- đại diện
- yêu cầu
- yêu cầu
- yêu cầu
- cần phải
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- khả năng phục hồi
- đàn hồi
- Thông tin
- phản ứng
- phản ứng
- Kết quả
- xem xét
- xem xét
- ngay
- rủi ro
- tròn
- quy tắc
- chạy
- chạy
- khả năng mở rộng
- kịch bản
- Khoa học
- sdk
- sdk
- tìm kiếm
- Thứ hai
- giây
- Phần
- ngành
- an toàn
- xem
- gửi
- gửi
- cao cấp
- riêng biệt
- Loạt Sách
- Không có máy chủ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- một số
- chia sẻ
- cổ phiếu
- chị ấy
- ngắn
- nên
- Chương trình
- Chữ ký
- Đơn giản
- đơn giản hóa
- duy nhất
- Kích thước máy
- Chậm lại
- trơn tru
- Mềm mại
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- không gian
- Loa
- chuyên gia
- riêng
- đặc biệt
- gai
- Thể thao
- giai đoạn
- Tiêu chuẩn
- Bắt đầu
- Bắt đầu
- bắt đầu
- Tiểu bang
- Trạng thái
- Các bước
- là gắn
- hàng
- Chiến lược
- Chuỗi
- Học tập
- phong cách
- thành công
- thành công
- như vậy
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- Hỗ trợ
- chắc chắn
- bền vững
- giải quyết
- Hãy
- dùng
- nhiệm vụ
- nhóm
- Kỹ thuật
- Công nghệ
- về
- thử nghiệm
- Kiểm tra
- văn bản
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- Kia là
- họ
- điều
- điều này
- những
- số ba
- ngưỡng
- Thông qua
- thông lượng
- Tim
- thời gian
- đến
- mã thông báo
- quá
- công cụ
- Tổng số:
- Tps
- theo dõi
- giao thông
- Hội thảo
- Giao dịch
- điều trị
- kích hoạt
- Quay
- thường
- Dưới
- hiểu
- không xác định
- cho đến khi
- Cập nhật
- cập nhật
- Cập nhật
- Sử dụng
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- sử dụng
- thường
- HIỆU LỰC
- xác nhận
- giá trị
- Các giá trị
- nhiều
- khác nhau
- phiên bản
- phiên bản
- tầm nhìn
- muốn
- we
- web
- các dịch vụ web
- được xác định rõ ràng
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- Từ
- từ
- Công việc
- làm việc
- quy trình làm việc
- Luồng công việc
- đang làm việc
- công trinh
- năm
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet