Публикации по теме 'aws'


Запустите хук React, когда компонент размонтируется
Хуки React — это мощная функция, представленная в React 16.8.0, которая позволяет функциональным компонентам использовать состояние и другие функции React без необходимости писать класс. Одним из самых полезных хуков является хук useEffect, который позволяет запускать побочные эффекты после рендеринга. Однако иногда вам необходимо выполнить очистку после размонтирования компонента. В этом руководстве мы покажем вам, как использовать хук useEffect для запуска функции очистки, когда..
Извлечение Zip-файлов из корзины S3 и обратно с помощью Node.js
Лямбда-функция для распаковки файлов из корзины S3. Уже несколько дней мне интересно, как загрузить несколько файлов с клиентской стороны моего веб-приложения. И я нашел аналогичный вопрос на StackOverflow , но принятый ответ был реализован с использованием интерфейса командной строки AWS. Я, безусловно, могу реализовать это с помощью CLI через дочерние процессы, использующие Node.js в бэкэнде. Но наверняка существует лучший и более быстрый подход, чем этот. В другой статье..
AWS Deep Dive  — AppSync, часть 2
В этом посте я расскажу о некоторых плюсах и минусах AWS AppSync. Плюсы: Бессерверный и полностью управляемый: AppSync — это полностью управляемый сервис, поэтому вам не нужно беспокоиться об управлении базовой инфраструктурой. Масштабируемость: AppSync может масштабироваться в соответствии с потребностями вашего приложения, даже если оно увеличивается в размере и усложняется. Безопасность: AppSync использует различные функции безопасности для защиты ваших данных, включая..
Автоматизируйте развертывание React с помощью образа Docker NodeJS в AWS App Runner через CloudFormation
Пошаговое руководство с примером проекта Если вы хотите развернуть свое приложение на управляемой платформе, выбрав среду выполнения, AWS App Runner — правильный выбор. Вы можете запустить все веб-приложение со средой выполнения Docker, не беспокоясь о конфигурации с вашей стороны. Приложение AWS…
Управление ролями IAM для службы облачных вычислений для сторонних инструментов
Для разработчиков и специалистов по обработке данных доступно множество отличных продуктов и инструментов SaaS. Лучшие из них интегрируются с вашим любимым сервисом облачных вычислений для максимальной гибкости. В случае машинного обучения и, в частности, Автоматизированного машинного обучения вы захотите обучить свои данные в среде, которая может динамически масштабироваться в соответствии с вашими потребностями. Чтобы позволить вам масштабировать ЦП, память и хранилище для вашего..
Нагрузочное тестирование упрощается с помощью SageMaker Inference Recommender
Тестирование TensorFlow ResNet50 на конечных точках SageMaker Real-Time В прошлом я много писал о важности нагрузочного тестирования ваших моделей машинного обучения перед их развертыванием в рабочей среде. Когда дело доходит до конкретных вариантов использования логического вывода в реальном времени, важно убедиться, что ваше решение соответствует вашим целевым показателям задержки и пропускной способности. Мы также изучили, как мы можем использовать библиотеку Python Locust для..
Регистрация и развертывание моделей в реестре моделей SageMaker
Введение в реестр моделей SageMaker Важно управлять различными версиями вашей модели на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения. По мере обучения различных моделей вам потребуется каталогизировать их в своего рода реестре. SageMaker Model Registry помогает вам управлять различными версиями моделей и их метаданными. Используя Model Registry, вы можете создавать группы пакетов моделей , содержащие разные версии модели. Вы можете создавать различные группы пакетов..