在 Amazon SageMaker AI 上用 llama.cpp 部署决策模型
AWS 发布 llama.cpp 专用深度学习容器（DLC），可在 Amazon SageMaker AI 上以 CPU 或 GPU 托管量化模型，并通过 InvokeEndpoint 提供 OpenAI 兼容的 chat completions。
#教程/实践
教程AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 教程GitHub Blog · AI & MLAI 评分3030 GitHub Copilot 入门：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 可通过四种方式定制项目上下文：用 .github/copilot-instructions.md 定义仓库级规范，用 .github/instructions 配合 applyTo 字段做路径级指引，用 .github/skills 下的 SKILL.md 封装可复用流程，用 .github/agents 创建专用自定义智能体。
安全实践AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 的 Agent Mode 运行在 Amazon Bedrock 上，为 4000 万开发者提供跨 API 测试、文档、发现与实现的 AI 原生工作方式。
安全实践Hugging Face BlogAI 评分4040 Ai2 如何用 GPU 时间预算与分层公平分配改进集群调度
Ai2 用 GPU 时间预算、分层公平分配和时间切片契约替换了原有的优先级调度器，把各研究项目该分多少 GPU 时间的争论从逐案运维操作转为透明的行政预算流程。
安全实践Hugging Face Blog精选AI 评分7070 作者用 ML Intern 两天训练六个模型，总花费约 103 美元
Hugging Face 作者借助 HuggingChat 中的 ML Intern，用提示词驱动完成六个模型的训练、评测与发布，总计算花费约 103 美元。其中把 Qwen-Image 2.1 的 9B 提示词改写器蒸馏成 0.8B 版本，可在 CPU 上运行，输出有效率 99.7%，token 用量约为教师模型的四分之一。
推荐理由：作者用六个真实项目复盘了如何用提示词驱动 ML Intern 完成训练、评测与发布，可迁移到自己的模型定制流程。
安全实践AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 Amazon SageMaker HyperPod 实现 GPU 集群的团队隔离与公平共享
Amazon SageMaker HyperPod 推出基于 EKS 的多租户参考架构，让多个团队共享同一 GPU 集群并保持隔离与资源公平。
安全实践AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 如何帮助客户对齐 ISO/IEC 42005:2025 负责任 AI 治理
AWS 发文解读国际标准 ISO/IEC 42005:2025，指导企业将 AI 系统影响评估纳入整体风险管理体系。该标准覆盖评估全生命周期，Annex D 提供与现有评估流程整合的方法以避免重复，Annex E 提供独立评估模板。
教程AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 用 Amazon Bedrock AgentCore、Managed Knowledge Base 和 Nova Sonic 构建语音旅行助手
基于 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova 2.5 Sonic 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases，可搭建一套航空语音旅行助手，让旅客通过语音查询行程、改座位、更新餐食偏好并转接人工客服。
教程AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
Amazon SageMaker HyperPod 通过 SageMaker Unified Studio 连接项目后，需在组织、项目、集群、工作负载四层保留底层治理控制。集群的 IAM、Amazon EKS RBAC 或 Slurm 控制不会被项目连接取代，应集中在一个容量账户中管理加速器容量，并用 IAM 角色和资源策略控制对 Amazon S3、AWS KMS 等资源的访问。
教程AWS Machine Learning BlogAI 评分5252 在 AgentCore 与 OpenClaw 上构建上下文感知 AI 助手
AWS 官方博客介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore runtime 上运行开源智能体系统 OpenClaw，构建带长期记忆的个人助手。
安全实践AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 如何为智能体自动化构建商业论证：超越节省工时
AWS 提出 Agentic Value Model，用于替代为 RPA 设计的传统 ROI 模型，从时间节省、异常处理、决策质量和变更韧性四个维度衡量智能体自动化的价值。
安全实践AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 发布六周 AI 构建者培养手册：如何弥合 AI 知识与应用能力差距
AWS 提出一套六周结构化培养方案，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock、AgentCore 和 Strands Agents SDK 构建可运行的 AI 原型。
安全实践AWS Machine Learning BlogAI 评分3737 Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和 Strands Agents 构建多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，减少 78%。该系统由三人团队在六个月内交付，同时把 10 步以上手动生命周期操作压缩为一次交互，并将冗余告警中位数削减 65%。
教程AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 AWS Lambda Durable Functions 自动化 AWS DevOps Agent 调查后的修复流程
针对 AWS DevOps Agent 只诊断不改动生产资源的问题，该方案用 Amazon EventBridge、AWS Lambda Durable Functions 和 Amazon Bedrock 搭建自动修复工作流，把调查摘要转为预验证的修复动作。