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一些 Jupyter Notebook 示例，演示如何使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。
悟空机器人是一个简单易用、功能灵活、设计优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目。它支持与ChatGPT进行多轮对话，并且可能是首个支持脑机交互的开源智能音箱项目。
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一个基于PyTorch的免编程框架，用于可复现的深度学习研究。它整合了PyTorch生态系统，目前已实现25种在CVPR、ICLR、ECCV、NeurIPS、ICCV等顶级会议上发表的知识蒸馏方法。为了确保可复现性和基准测试，提供了训练好的模型、训练日志和配置。
一个模块化且全面的解决方案，利用AWS CDK在AWS上部署一个由多个大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术驱动的聊天机器人（支持Amazon Bedrock、Anthropic、Hugging Face、OpenAI、Meta、AI21、Cohere和Mistral）。
这个代码库包含了一些示例，方便客户开始使用 Amazon Bedrock 服务。这些示例涵盖了所有可用的基础模型。
Amazon Bedrock Agentcore accelerates AI agents into production with the scale, reliability, and security, critical to real-world deployment.
DoEKS 是一款用于在 Amazon EKS 上构建、部署和扩展数据与机器学习平台的工具。
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AWS 生成式 AI CDK 构造是针对常见生成式 AI 模式而提供的 AWS CDK 示例实现。
AWS QnABot是一个多渠道、多语言的对话界面（聊天机器人），可以回应客户的提问、解答和反馈。该解决方案允许您在多个渠道（包括聊天、语音、短信和亚马逊Alexa）部署一个功能齐全的聊天机器人。
使用 Amazon SageMaker 在 Docker 容器中部署机器学习模型。
一款用于评估基础设施即代码和架构图是否符合 AWS 架构最佳实践的生成式 AI 工具。
三个用 Kotlin 编写的 Lambda 函数，它们由 Amazon S3 或 Amazon API Gateway 调用，利用 Amazon Rekognition 分析上传的图片并将图片标签保存到 ElasticSearch。
一个可运行的原型系统，能够从实时MJPEG视频流中捕捉帧，利用深度学习技术近乎实时地识别物体，并根据物体的监控列表触发相应的动作。
欢迎来到 AWS 首个生成式 AI 之旅资源库！本项目为个人和组织提供了一个全面的资源，帮助他们探索如何利用亚马逊网络服务 (AWS) 来体验生成式 AI 的变革能力。
