Editorial: Ricardo Sueiras
¡Bienvenido a un nuevo número del boletín de AWS Open Source, donde te traemos todas las noticias y las novedades más recientes en la industria! Los nuevos proyectos de esta semana incluyen un SDK basado en Golang para operaciones de kernel eBPF, un proyecto que te ayuda a optimizar el rendimiento de tu red, un par de proyectos para usuarios de Apache Flink, así como varias herramientas y demostraciones con tecnologías de código abierto que impulsan la innovación en la inteligencia artificial generativa.
Además, también os traemos contenido sobre tecnologías de código abierto, incluyendo ebpf, Apache Flink, Griptape, AWS Amplify, Amazon Corretto, Smithy, lakeFS, Jupyter, GitLab, OpenSearch, Apache Kafka, Apache Iceberg, OpenQAOA, AWS Toolkit for Visual Studio, Apache Airflow, PostgreSQL, MySQL, AWS SAM, PyTorch y Flux.
Y por último, asegúrate de echarle un vistazo a la sección de eventos donde podrás conectar con expertos y gente de la comunidad. Pero antes de sumergirnos en el boletín, echa un vistazo a la siguiente información sobre el programa de Mentoring de Open Source patrocinado por el proyecto OpenSearch.
Mentoring Open Source
El grupo OpenSearch llevará a cabo su segunda edición, donde los desarrolladores podrán aprender a hacer contribuciones a proyectos open source, brindándoles un portafolio para impulsar sus carreras. Esta es una oportunidad realmente interesante, así que tómate un tiempo para leer Recibe mentoring de ingenieros de Amazon y acelera tu carrera en tecnología, donde Iskander Rakhman habla sobre el programa, proporciona muchos detalles y ofrece un enlace donde puedes inscribirte.
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Celebrando con nuestros Héroes de Open Source
Los artículos y proyectos que os compartimos en este boletín no serían posibles sin los numerosos contribuyentes de open source. Quisiéramos dar un reconocimiento y agradecerles a esas personas que realmente impulsan el código abierto y nos permiten a todos aprender y construir sobre lo que han creado.
Así que gracias a los siguientes héroes: Jay Pillai, Shikhar Kwatra, Karthik Sonti, Ken Collins, Supratip Banerjee, Nathan Peck, Lionel Tchami, Dr. Aparna Sundar, Will Childs-Klein, Andrew Foss, Vijay Karumajji, Eric Johnson, Rio Astamal, Sukhpreet Bedi, Betty Zheng e Iskander Rakhman
Descubre los Últimos Proyectos de Código Abierto
Lo mejor de los proyectos de código abierto es que puedes echarle un vistazo al código fuente. Si te gusta lo que ves en estos proyectos, y además te resulta útil, ponte en contacto con el mantenedor para darle feedback, sugerencias o incluso enviar una contribución. Los proyectos mencionados aquí no representan ninguna recomendación o respaldo formal, simplemente los compartimos para crear mayor conciencia, ¡ya que creemos que son útiles e interesantes!
Herramientas
hypergraph-tabular-lm
hypergraph-tabular-lm Este repositorio contiene la implementación oficial del artículo HyTrel: Aprendizaje de Representación de Datos Tabulares Mejorado con Hipergráficos con código, datos y puntos de control. Del resumen podemos ver:
Los modelos de lenguaje preentrenados en grandes colecciones de datos tabulares han demostrado su eficacia en varias tareas downstream. Sin embargo, muchos de estos modelos no tienen en cuenta las invariancias de permutación de filas/columnas, estructura jerárquica, etc., que existen en los datos tabulares. Para aliviar estas limitaciones, proponemos HYTREL, un modelo de lenguaje tabular, que captura las invariancias de permutación y otras tres propiedades estructurales de los datos tabulares mediante hipergráficos, donde las celdas de la tabla forman los nodos y las celdas que se encuentran juntas en cada fila, columna y toda la tabla se utilizan para formar tres tipos diferentes de hiperedge.
dpdk-setup-eks
dpdk-setup-eks proporciona ejemplo de código de cómo puedes utilizar la aceleración de paquetes utilizando SRIOV (Single Root I/O Virtualization) y DPDK (Data Plane Development Kit) para lograr un alto ancho de banda de red, máxima capacidad de transferencia y latencia mínima en tus cargas de trabajo nativas en la nube. SRIOV permite la aceleración basada en hardware en un entorno virtualizado que proporciona un mayor rendimiento de E/S, menor utilización de CPU, mayor rendimiento de paquetes por segundo (PPS) y menor latencia. DPDK proporciona un kit de desarrollo basado en software, que omite el núcleo del sistema operativo (SO) y reduce la sobrecarga del procesamiento de paquetes, lo que resulta en una mejora del rendimiento y una menor latencia. Para ayudarte a empezar con este código, sigue el artículo Automatiza la configuración de aceleración de paquetes con DPDK en Amazon EKS.
aws-ebpf-sdk-go
aws-ebpf-sdk-go es un SDK basado en Golang para operaciones de kernel eBPF, es decir, cargar/adjuntar/desadjuntar programas eBPF y crear/eliminar/actualizar mapas. El SDK se basa en las llamadas al sistema Unix bpf(). Este SDK admite actualmente tipos de programas eBPF (a. Clasificadores de Tráfico b. XDP c. Kprobes/Kretprobes d. Puntos de rastreo), y Ring buffer (necesitaría kernel 5.10+). El SDK actualmente no admite Mapa en Mapa y buffer Perf. Esta es la primera versión del SDK y la interfaz está sujeta a cambios, así que os recomendamos revisar las notas de la versión antes de actualizar.
static-checker-flink
static-checker-flink El objetivo de este proyecto es detectar ciertos problemas con aplicaciones de Apache Flink de manera rápida (durante la construcción/empaquetado). Los casos cubiertos incluyen problemas de compatibilidad del conector Kinesis, problemas de compatibilidad del conector de Apache Kafka y problemas de la biblioteca MSK IAM Auth. Como ejemplo de cómo podrías utilizar esto, ¿sabías que debes usar el Conector AWS Kinesis 1.15.4 o superior para aplicaciones de Apache Flink 1.15? Este complemento está diseñado para evitar que construyas una aplicación con versiones de conectores incompatibles.
lightsail-miab-installer
Este es un proyecto de Rio Astamal, Developer Advocate, que proporciona una herramienta de línea de comandos fácil de usar para simplificar la configuración de Mail-in-a-Box en Amazon Lightsail. Rio nos contactó para informarnos que lightsail-miab-installer ha recibido una actualización, así que consulta el registro de cambios para conocer las novedades.
Actualmente, el repositorio contiene dos planos, y encontrarás ejemplos de aplicaciones de Apache Flink que se pueden ejecutar localmente, en un clúster de código abierto de Apache Flink o en un clúster de Managed Service for Apache Flink.
Demos, Ejemplos, Soluciones y Talleres
generative-ai-demo-on-miro
generative-ai-demo-on-miro es el código fuente de una demo muy interesante que muestra tres casos de uso de la inteligencia artificial generativa integrados en una sola solución en un tablero Miro (pizarra digital). Convierte cuadernos de Python en una experiencia interactiva dinámica, donde varios miembros del equipo pueden hacer brainstorming, explorar, intercambiar ideas con modelos AI generativos alojados de forma privada en Sagemaker. Esta demostración se puede ampliar fácilmente añadiendo casos de uso para demostrar nuevos conceptos y soluciones.
lambda-rag
lambda-rag es una Demo de Chat AI de Generación con Recuperación (RAG) basada en OpenAI, desarrollada por el AWS Hero Ken Collins. Esta aplicación de chat RAG basada en OpenAI puede ayudarte a comprender los patrones de recuperación de la inteligencia artificial. Las tecnologías aquí son amigables para principiantes y fáciles de implementar en AWS Lambda. Necesitarás una clave de API de OpenAI para ejecutar esta aplicación, así que consulta el README para obtener más detalles sobre otras dependencias.
Para ayudarte a empezar y explicar todo, Ken ha preparado un par de excelentes entradas de blog que explican muy bien el enfoque y los detalles. Asegúrate de leer De RAGs a Riquezas - Parte #1 Inteligencia Artificial Generativa y Recuperación, y la no sorprendentemente llamada De RAGs a Riquezas - Parte #2 Construcción en Lambda.
griptape-hello-world
griptape-hello-world Griptape es un proyecto de código abierto que proporciona una alternativa enterprise a herramientas como LangChain, y en este repositorio os compartimos algo de código que reunimos mientras lo probábamos como parte de la escritura de una breve entrada de blog sobre este proyecto, Haciendo trucos con la IA - Un rápido vistazo a Griptape, una alternativa lista para empresas a LangChain. Avísanos qué opinas si lo pruebas.
genai-jumpstart-amplify-cdk-app
genai-jumpstart-amplify-cdk-app En este proyecto te mostramos cómo puedes tomar un modelo SageMaker de IA Generativa, exponerlo como un punto de enlace de SageMaker y consumir el Modelo Fundamental en un frontend React desplegado con Amplify. Este proyecto también demuestra una implementación de Generación con Recuperación utilizando AWS OpenSearch. El proyecto ilustra cómo tomar documentos de muestra y utilizar un punto de enlace de SageMaker que ejecuta un LLM de Incorporaciones para obtener las incorporaciones y crear un índice de incorporaciones dentro de OpenSearch. La aplicación se integra con Cognito para la autenticación. Todos los componentes de backend, incluidos Lambda, puntos de enlace de SageMaker, OpenSearch, Fargate, se ejecutan en una VPC.
Jay Pillai, Shikhar Kwatra y Karthik Sonti han elaborado una entrada de blog detallada, Construye una aplicación empresarial segura con IA generativa y RAG utilizando Amazon SageMaker JumpStart, para ayudarte a poner en marcha este código.
Publicaciones de Blogs de AWS y la Comunidad
Resumen de la Comunidad
Tenemos una gran selección de contenido creado por la comunidad, que abarca un amplio conjunto de tecnologías de código abierto.
Esta semana comienza con Supratip Banerjee, Community Builder de AWS, quien analiza cómo construir el control de versiones de datos utilizando lakeFS, un proyecto de código abierto que proporciona control de versiones agnóstico al formato para los datalakes, en la entrada Una guía paso a paso para implementar el Control de Versiones de Datos. Luego tenemos a Nathan Peck, quien ha creado Implementa un cuaderno Jupyter en Amazon ECS, que es un plan detallado que muestra cómo puedes implementar cuadernos Jupyter en Amazon ECS, aprovechando la infraestructura subyacente optimizada para la IA (tipos de instancia AWS Inferentia y AWS Trainium). El Community Builder, Lionel Tchami, analiza la configuración de pipelines de CI/CD usando GitLab en su entrada Cada Proyecto Merece su pipeline de CI/CD, por pequeña que sea, algo en lo que creo que todos estamos de acuerdo. Para concluir esta semana, terminamos con la Dra. Aparna Sundar, que ha creado OpenSearch Dashboards: una instantánea de usabilidad que analiza el enfoque adoptado para mejorar la experiencia de usuario.
Amazon Corretto
Amazon Corretto Crypto Provider (ACCP) es un conjunto de implementaciones criptográficas de alto rendimiento expuestas a través de interfaces JCA/JCE estándar, algo de lo que he hablado y demostrado en el pasado. ¡Es algo súper guay! Por eso me encantó ver el post de Will Childs-Klein,Acelerando la criptografía JVM con Amazon Corretto Crypto Provider 2,en el que se analiza la versión actualizada (ACCP 2) que ofrece amplias mejoras de rendimiento, ya que algunos algoritmos (como la generación de claves de curvas elípticas) han mejorado más de 13 veces con respecto al ACCP 1. Esta versión también incluye cambios en la biblioteca de criptografía de respaldo para ACCP, de OpenSSL (utilizada en ACCP 1) a la biblioteca de criptografía de código abierto de AWS, AWS libcrypto (AWS-LC). Si es desarrollador de Java, esta es una publicación que debe leer esta semana.
Smithy
Smithy es un lenguaje de definición de interfaz (IDL) de código abierto y un conjunto de herramientas para crear servicios web, creado por AWS. AWS utiliza Smithy para modelar servicios, generar andamios de servidores, generar SDK para varios idiomas y generar SDK de AWS. Andrew Foss se complace en anunciar el lanzamiento de una nueva capacidad, de la que habla en su publicación Creating Smithy Projects with Smithy Init. La publicación del comando init en la CLI de Smithy permite a los desarrolladores crear nuevos proyectos de Smithy de forma rápida y sencilla. Consulta la publicación para obtener más información sobre Smithy y esta nueva actualización. [manos a la obra]
Otras publicaciones y lecturas rápidas
Presentamos Amazon MSK como fuente para Amazon OpenSearch Ingestion analiza Amazon MSK como fuente de Amazon OpenSearch Ingestion, un recopilador de datos en tiempo real, totalmente gestionado y sin servidor para OpenSearch Service, que facilita aún más la ingestión [Hands-On].descripción general de la ingestión de Amazon msk y Opensearch
Consulte sus tablas de Iceberg en un lago de datos con Amazon Redshift (vista previa) proporciona un ejemplo de consulta de una tabla de iceberg en Redshift con archivos almacenados en Amazon S3, y demuestra algunas de las funciones clave, como la actualización y eliminación eficientes a nivel de fila y la experiencia de evolución del esquema [Hands-On]
descripción general de las tablas iceberg de apache en redshift
Optimización con OpenQAOA en Amazon Braket explora cómo el proyecto de código abierto OpenQAOA se integra con Amazon Braket y demuestra cómo plantear un problema de optimización Cree pipelines de datos de streaming con Amazon MSK Serverless y autenticación IAM le muestra cómo crear un integración sin servidor: función Lambda entre API Gateway y MSK Serverless como una forma de realizar la autenticación de IAM cuando el productor no está escrito en Java [manos a la obra]. descripción general de la autenticación IAM y sin servidor de Amazon MSK
Utilice el filtro de token inverso para habilitar las consultas de coincidencia de sufijos en OpenSearch ofrece una guía práctica sobre cómo implementar una búsqueda basada en sufijos [práctica].
Videos de la semana
Comienza a construir con PL/Rust en Amazon RDS para PostgreSQL
Rust combina el rendimiento y la eficiencia de recursos de lenguajes compilados como C con mecanismos que limitan los riesgos derivados del uso de memoria no segura. PL/Rust proporciona seguridad en la memoria para que un usuario sin privilegios pueda ejecutar código en la base de datos sin el riesgo de bloquear la base de datos debido a un defecto de software que corrompa la memoria. Los desarrolladores también pueden empaquetar código PL/Rust como Extensiones de Lenguaje de Confianza (TLE) para PostgreSQL y ejecutarlo en Amazon RDS. Los clientes de RDS para PostgreSQL ahora pueden usar Rust para construir funciones definidas por el usuario de alto rendimiento y ampliar PostgreSQL para el procesamiento de datos intensivos.
En esta sesión, Sukhpreet Bedi ofrece una breve introducción a Rust, te guiará sobre cómo implementar RDS para PostgreSQL con PL/Rust habilitado y te mostrará cómo escribir código Rust de alto rendimiento directamente en tu base de datos.
Dominando GitOps con Flux: Guía paso a paso para una implementación efectiva
GitOps es una forma efectiva de lograr la implementación continua para clústeres de Kubernetes, al tiempo que se cumplen los requisitos enterprise como la seguridad, la separación de privilegios, la auditabilidad y la agilidad. En esta serie de 4 demos, Betty Zheng te mostrará algunas buenas prácticas para GitOps basadas en EKS y Flux CD. Consulta la lista de YouTube para ver el código de soporte para que puedas seguir junto a ella.
Actualizaciones
AWS Toolkit para Visual Studio
Hace un par de semanas se anunció que el AWS Toolkit para Visual Studio está ahora disponible en la versión Arm64 de Visual Studio (también conocida como "Arm64 Visual Studio"). Esta versión permite a un usuario de Visual Studio trabajar en un dispositivo nativo con Windows Arm64 o en un dispositivo que emula Windows Arm64 en un dispositivo Apple de clase M y aprovechar las mismas herramientas de AWS que han estado disponibles para las versiones x64 de Visual Studio. Puedes leer todos los detalles en la publicación, AWS Toolkit para Visual Studio agrega soporte para Arm64 Visual Studio.
AWS SDK
Hay un cambio próximo en la API GetObjectAttributes de S3, por lo que John Viegas ha preparado una publicación que los usuarios del AWS SDK para Java v2, AWS SDK para .NET v3 y AWS Tools for PowerShell deben leer y comprender cómo pueden prepararse. Puedes consultar la publicación aquí, Actualización del AWS SDK para Java v2, AWS SDK para .NET v3 y AWS Tools for PowerShell al usar la API GetObjectAttributes de S3.
Apache Airflow
Amazon Managed Workflows para Apache Airflow (MWAA) ha agregado certificaciones de la Organización Internacional de Normalización (ISO) y el Programa de Evaluadores Registrados de Seguridad de la Información (IRAP). Amazon Web Services (AWS) mantiene certificaciones a través de auditorías exhaustivas de sus controles para garantizar que los riesgos de seguridad de la información que afectan a la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información de la empresa y los clientes se gestionen adecuadamente.
Amazon MWAA es un servicio de orquestación administrado para Apache Airflow que facilita la configuración y operación de pipelines de extremo a extremo en la nube. Amazon MWAA tiene certificación de cumplimiento con ISO/IEC 27001:2013, 27017:2015, 27018:2019, 27701:2019, 22301:2019, 9001:2015 y CSA STAR CCM v4.0. Puedes descargar copias de los certificados ISO de AWS y usarlos para iniciar tus propios procesos de certificación. Además, con la certificación IRAP, puedes cumplir con los objetivos de control del Manual de Seguridad de la Información del Gobierno de Australia (ISM) al utilizar Amazon MWAA.
Además de la certificación ISO e IRAP, Amazon MWAA también es elegible para la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud (HIPAA), está dentro del alcance de los informes de Controles de Sistema y Organización (SOC) y cumple con el Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI).
MySQL y PostgreSQL
Amazon Relational Database Service (RDS) anuncia el Soporte Extendido de Amazon RDS para instancias de Amazon Aurora y bases de datos de Amazon RDS que ejecutan MySQL 5.7, PostgreSQL 11 y versiones superiores más allá del final de vida de la comunidad. El Soporte Extendido de Amazon RDS te proporciona más tiempo, hasta tres años, para actualizar a una nueva versión principal y ayudarte a cumplir con los requisitos de tu negocio. El Soporte Extendido está disponible para la edición compatible con Aurora de MySQL, la edición compatible con Aurora de PostgreSQL, RDS para MySQL y RDS para PostgreSQL.
A partir de diciembre de 2023, podrás optar por el Soporte Extendido de Amazon RDS a través de la Consola de AWS, la CLI y las API. Cuando optes por el Soporte Extendido, Amazon RDS proporcionará correcciones críticas de seguridad y errores para tus bases de datos MySQL y PostgreSQL después de que la comunidad deje de brindar soporte para una versión principal. Puedes ejecutar tus bases de datos en Amazon Aurora y Amazon RDS con Soporte Extendido hasta tres años después de la fecha de finalización del soporte estándar de una versión principal. Obtén más información sobre el Soporte Extendido, incluidas las versiones del motor compatibles, en la guía del usuario de Amazon Aurora y la Guía del usuario de Amazon RDS.
El Soporte Extendido de Amazon RDS ahora está disponible para Aurora versión compatible con MySQL 2 y superiores, Aurora versión compatible con PostgreSQL 11 y superiores, versiones principales de RDS para MySQL 5.7 y superiores, y versiones principales de RDS para PostgreSQL 11 y superiores en las Regiones de AWS Commercial y AWS GovCloud (EE. UU.).
Descubre más leyendo la publicación, Presentación de Amazon RDS Extended Support para bases de datos MySQL en Amazon Aurora y Amazon RDS, donde Vijay Karumajji ofrece argumentos convincentes sobre por qué deberías intentar actualizar, pero si no puedes, cómo el Soporte Extendido de Amazon RDS puede ayudarte.
PostgreSQL
Además de la noticia del Soporte Extendido, hay un par de actualizaciones que vale la pena destacar.
En primer lugar, hay noticias de que Amazon Relational Database Service (RDS) para PostgreSQL ahora admite la extensión h3-pg, que proporciona una API a H3, un sistema de indexación geoespacial hexagonal jerárquico de open source. Con esta extensión, puedes realizar diferentes tipos de análisis espaciales en grandes conjuntos de datos, incluida la indexación y búsqueda eficientes, el modelado de flujo a través de un grid y la aplicación de modelos de aprendizaje automático a tus datos geoespaciales almacenados en Amazon RDS para PostgreSQL. La biblioteca H3 proporciona un conjunto invariante de mosaicos hexagonales en múltiples capas de resolución. Esto permite que la extensión h3-pg indexe tus datos geoespaciales para que puedas consultar eficazmente datos en tus mapas. Por ejemplo, un minorista que planee abrir nuevas tiendas puede querer crear una visualización de mapa de calor utilizando conjuntos de datos geoespaciales de tráfico, movilidad, demografía y otros para identificar las ubicaciones más adecuadas para sus clientes. También puedes usar H3 y PostGIS juntos para realizar diferentes análisis geoespaciales. h3-pg está disponible en instancias de bases de datos en Amazon RDS que ejecutan PostgreSQL 15.4, 14.9, 13.12 y versiones superiores en todas las Regiones aplicables de AWS.
Finalmente, Amazon RDS para PostgreSQL 16 Release Candidate 1 (RC1) está ahora disponible en el Entorno de Vista Previa de Bases de Datos de Amazon RDS, lo que te permite evaluar la versión preliminar de PostgreSQL 16 en Amazon RDS para PostgreSQL. Puedes implementar PostgreSQL 16 RC1 en el Entorno de Vista Previa y obtener los mismos beneficios de una base de datos completamente administrada, lo que facilita la configuración, operación y supervisión de las bases de datos. PostgreSQL 16 RC1 en el También incluye soporte para decodificación lógica en réplicas de lectura, AWS libcrypto (AWS-LC) y más de 80 extensiones de PostgreSQL, como pgvector, pg_tle, h3-pg, pg_cron y rdkit.
La comunidad de PostgreSQL lanzó PostgreSQL 16 RC1 el 31 de agosto de 2023, lo que permite la replicación lógica desde réplicas y presenta numerosas mejoras de rendimiento. PostgreSQL 16 también agrega soporte para constructores SQL/JSON y funciones de identidad, más tipos de consultas que pueden utilizar la paralelización, introducción de la aceleración de CPU SIMD y la vista 'pg_stat_io' que proporciona estadísticas sobre el uso de E/S. El Entorno de Vista Previa de Bases de Datos de Amazon RDS admite la última generación de clases de instancia que se conservan durante un período máximo de 60 días y se eliminan automáticamente después del período de retención. Los snapshots creados en el Entorno de Vista Previa solo se pueden utilizar para crear o restaurar instancias de bases de datos dentro del Entorno de Vista Previa. Puedes utilizar la funcionalidad de volcado y carga de PostgreSQL para importar o exportar tus bases de datos desde el Entorno de Vista Previa.
AWS Serverless Application Model (SAM)
La Interfaz de línea de comandos (CLI) del Modelo de Aplicación Serverless de AWS (SAM) anuncia el lanzamiento de las pruebas locales y la depuración del SAM CLI en Terraform. El SAM CLI de AWS es una herramienta para desarrolladores que facilita la construcción, prueba, empaquetado e implementación de aplicaciones sin servidor. Terraform es una herramienta de infraestructura como código (IaC) que te permite crear, cambiar y versionar recursos en la nube y en las instalaciones de manera segura y eficiente.
Los clientes ahora pueden usar el SAM CLI para probar y depurar localmente las funciones de AWS Lambda y las definiciones de Amazon API Gateway en su aplicación Terraform. El SAM CLI puede leer información de recursos de infraestructura del proyecto Terraform y ejecutar funciones Lambda y puntos de enlace de API Gateway de forma local en un contenedor Docker. Los clientes pueden invocar su función o punto de enlace de API con una carga de eventos o adjuntar un depurador utilizando los conjuntos de herramientas de AWS en su entorno de desarrollo integrado (IDE) para recorrer el código de la función Lambda. Anteriormente, el SAM CLI solo admitía pruebas locales y depuración en plantillas de CloudFormation. Con este cambio, los usuarios de Terraform pueden utilizar los comandos de pruebas locales del SAM CLI, como sam local start-api, sam local start-lambda y sam local invoke, en sus proyectos Terraform para acelerar sus ciclos de desarrollo. También pueden usar el comando sam local generate para generar eventos de prueba simulados para pruebas locales.
Esta característica es compatible con la versión 1.1+ de Terraform y puedes obtener más información leyendo la publicación de Eric Johnson, Soporte de AWS SAM para HashiCorp Terraform ahora generalmente disponible.
PyTorch
SageMaker Multi-Model Endpoint (MME) es una funcionalidad completamente administrada que permite a los clientes implementar miles de modelos en un solo punto de conexión de SageMaker y reducir costes. Hasta hoy, MME no era compatible con modelos PyTorch implementados con TorchServe. Ahora, los clientes pueden usar MME para implementar miles de modelos PyTorch utilizando TorchServe para reducir los costes de inferencia.
Para implementar estos modelos de ML, los clientes utilizan TorchServe en instancias de CPU/GPU para cumplir con los objetivos deseados de latencia y rendimiento. Sin embargo, los costes pueden acumularse si los clientes implementan más de 10 modelos. Con el soporte de MME para TorchServe, los clientes pueden implementar miles de modelos basados en PyTorch en un solo punto de conexión de SageMaker. Entre bastidores, MME ejecutará múltiples modelos en una sola instancia y cargará/descargará dinámicamente modelos en varias instancias según el tráfico entrante. Con esta función, los clientes pueden ahorrar costes, ya que pueden compartir instancias detrás de un punto de conexión entre miles de modelos y pagar solo por el número de instancias utilizadas.
Esta función es compatible con modelos PyTorch que utilizan el Contenedor de Inferencia de SageMaker TorchServe con todas las instancias de CPU optimizadas para el aprendizaje automático y las instancias con GPU individuales en las familias ml.g4dn, ml.g5 y ml.p2, ml.p3. También está disponible en todas las regiones admitidas por Amazon SageMaker.
Build On Open Source
Para aquellos que no están familiarizados con este programa, Build on Open Source es donde revisamos este boletín y luego invitamos a colaboradores a profundizar en su proyecto de código abierto. Aquí puedes esperar mucho código, demostraciones y, con suerte, risas. Hemos creado una lista de reproducción para que puedas acceder fácilmente a todos (dieciséis) los episodios del programa Build on Open Source. Lista de reproducción de Build on Open Source.
Actualmente estamos planeando la tercera temporada. Si tienes un proyecto de código abierto del que te gustaría hablar, ponte en contacto y podríamos destacar tu proyecto en futuros episodios de Build on Open Source.
Eventos para tu agenda
Si estás planeando algún evento en 2023, ya sea virtual, presencial o híbrido, ponte en contacto, ya que nos encantaría compartir los detalles de tu evento con los lectores.
AWS Community Days
Hay varios Community Days en marcha. Para los que no lo conozcan se tratan de eventos organizados por los líderes de los AWS User Group para traeros un día lleno de contenido técnico, charlas, workshops y networking.
Tenemos Hungría el 6 de Octubre, Bulgaria el 7 e Italia el 18 de Octubre.
Puedes consultar toda la información en: AWS Community Days Agenda
OpenSearch
Cada dos martes, a las 15:00 GMT
Este encuentro regular es para cualquier persona interesada en OpenSearch y Open Distro. Todos los niveles de habilidad son bienvenidos y cubren y reciben charlas sobre temas que incluyen búsqueda, registro, análisis de registros y visualización de datos.
Regístrate para la próxima sesión, Reunión de la Comunidad de OpenSearch.
Mantente en contacto con el equipo de Open Source en AWS
Recuerda visitar la página de inicio de código abierto para mantenerte al día con toda nuestra actividad en Open Source siguiéndonos en [@AWSOpen].
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