本周 AWS 动态：AI21 Labs 的 JambaInstruct 在 Amazon Bedrock 上发布，Amazon WorkSpaces Pools 及更多2024年7月1日

关键要点

AI21 Labs 的 JambaInstruct 现已在 Amazon Bedrock 上线，为商业用途提供可靠的指令遵循能力。Amazon WorkSpaces Pools 功能上线，可创建可共享的非持久虚拟桌面，帮助用户节省成本。Amazon DataZone 推出了支持 OpenLineage 的数据传输可视化功能，便于跟踪数据从源头到消费端的流动。

随着AWS Summit 纽约的临近，仅剩10天的时间，我对即将发布的公告和超过170个的会议感到非常兴奋。峰会后将举行与 AWS 的夜晚活动，旨在为媒体、娱乐、游戏及体育行业的专业人士提供交流机会。与 AWS 领导者和行业同行轻松聚会、合作、建立新联系的机会触手可及。

接下来，让我们看看上周的新发布。

上周的发布

以下是我关注的一些新发布：

AWS 每周摘要：AI21 Labs 的 Jamba

AI21 Labs 的 JambaInstruct 现已在 Amazon Bedrock 上线 AI21 Labs 的 JambaInstruct 是一种遵循指令的大型语言模型LLM，可用于商业场景，能够理解上下文和潜台词，从自然语言指令完成任务，并从长文档或财务文件中获取信息。凭借强大的推理能力，JambaInstruct 能够分解复杂问题，收集相关信息，并提供结构化输出，便于进行电话问答、文件摘要、构建聊天机器人等多种应用。欲了解更多信息，请访问AI21 Labs 在 Amazon Bedrock 中的介绍和Amazon Bedrock 用户指南。

Amazon WorkSpaces Pools，Amazon WorkSpaces 的新功能现在可以使用 Amazon WorkSpaces 创建非持久虚拟桌面的池，用户每次登录时都将获得一个新的桌面，从而通过共享虚拟桌面帮助节省成本。WorkSpaces Pools 提供了支持培训实验室和呼叫中心等共享环境的灵活性，同时某些用户设置如书签和存储在中心存储库中的文件可保留，以提高个性化体验。您可以使用AWS Auto Scaling根据使用指标或计划自动扩展虚拟桌面池。有关定价信息，请参阅Amazon WorkSpaces 定价页面。

Amazon DataZone预览版中的 API 驱动数据传输可视化功能 Amazon DataZone推出了一种新的数据传输可视化功能，允许您直观地了解数据在组织中的流动方式。这项服务通过 OpenLineage 启用系统或通过 API 捕获传输事件，以追踪数据转变。数据消费者可以清楚资产的来源，生产者可以通过全面的传输视图评估更改的影响。此外，Amazon DataZone 会根据每个事件版本化传输，从而能够在任何时间点可视化传输或对比资产或作业历史中的转变。了解更多信息，请访问Amazon DataZone，阅读我的新闻博客文章，并开始查看data lineage 文档。

Knowledge Bases for Amazon Bedrock 现在提供可观察性日志您可以通过Amazon CloudWatch、S3 存储桶或Amazon Data Firehose流监控知识获取日志。这提供了增强的可见性，以确保文档在获取过程中是否成功处理或遇到失败。这样的综合洞察能够及时让您判断文档何时准备就绪。有关这些新功能的详细信息，请参阅Amazon Bedrock 的知识库文档。

AWS WellArchitected Framework 和 Lens Catalog 的更新与扩展我们宣布了 AWS WellArchitected Framework 和 Lens Catalog 的更新，以扩展在构建安全和弹性的云工作负载时提供的架构最佳实践指导。更新减少了冗余并增强了一致性。Lens Catalog 现在包含新的金融服务行业 Lens以及对并购 Lens的更新。另外，我们还对云端变更启用白皮书进行了重要更新。您可以使用更新后的 WellArchitected Framework 和 Lens Catalog 设计优化的云架构，以满足您独特的需求并遵循当前最佳实践。

Amazon SageMaker 模型注册表中支持跨账户共享 ML 模型 Amazon SageMaker 模型注册表现已与AWS Resource Access Manager (AWS RAM)集成，允许您轻松地在 AWS 账户之间共享 ML 模型。这有助于数据科学家、ML 工程师和治理官员在不同账户如开发、测试和生产中访问模型。您可以通过在 AWS RAM 控制台中指定模型并授予其他账户访问权限来共享模型。此新功能现已在 sageMaker 模型注册表可用的所有AWS 区域中提供，除了 GovCloud 区域。想了解更多，请访问Amazon SageMaker 开发者指南。

AWS CodeBuild 现已支持基于 Arm 的工作负载，使用 AWS Graviton3 AWS CodeBuild现在支持在 AWS Graviton3 处理器上本地构建和测试 Arm 工作负载，无需额外配置，相比于之前的 Graviton 处理器提供最高 25 的性能提升和 60 的能耗降低。想了解有关 CodeBuild 对 Arm 支持的更多信息，请访问AWS CodeBuild 用户指南。

查看 AWS 公告的完整清单，请务必关注 AWS 上的新动态页面。

我们在其他区域推出了现有服务和实例类型：

服务地区描述Amazon RDSAWS GovCloud (美国)现在支持与 AWS Secrets Manager 集成，提升数据库安全性。Amazon OpenSearch Serverless加拿大中央适用于简单运行搜索和分析工作负载的无服务器部署选项。Amazon Redshift Concurrency ScalingAWS 欧洲西班牙、苏黎世及中东阿联酋为数百个并发查询提供弹性扩展查询处理能力。Amazon ElastiCache多个 AWS 区域支持基于 Graviton3 的 M7g 和 R7g 节点系列。Amazon EC2 C6a 实例亚洲太平洋香港采用第三代 AMD EPYC 处理器，提供更好的性价比。Amazon Redshift Serverless多个地区现最低基准容量为 8 RPUs，为支持各种工作负载提供更多灵活性。Amazon Athena Provisioned Capacity南美圣保罗及欧洲西班牙允许以固定价格在完全托管、专用无服务器资源上运行 SQL 查询。Amazon CloudWatch LogsAWS GovCloud美国东部、西部及其他地区现可通过账户级订阅过滤器发送实时日志事件。Amazon Route 53 ARCAWS GovCloud美国东部、西部新数据流功能可安全、自动地将流量转移出受影响的可用区。AWS BackupAWS 加拿大西部卡尔加里支持对 Amazon S3 的保护。Amazon EC2 高内存实例亚洲太平洋香港提供 3TiB 内存的高内存实例。

其他 AWS 动态

以下是一些您可能感兴趣的补充新闻：

在 Amazon Bedrock 上构建和扩展生成性 AI 应用的主要原因请查看杰夫巴尔的视频，他讨论了我们的客户为何选择 Amazon Bedrock 来构建和扩展生成性人工智能应用，以快速创造价值和推动业务增长。由于其特点、创新、可用性和安全性，Amazon Bedrock 正成为构建和扩展生成性 AI 的首选平台，推动跨多个行业领先组织使用 Amazon Bedrock 加速其生成性 AI 工作，如创建智能虚拟助手、创意设计解决方案、文档处理系统等。

AWS 为生成性 AI 构建基础设施的四种方式我们继续优化基础设施，以支持生成性 AI 的大规模应用，通过例如提供低延迟的大规模网络来加快模型训练，不断提高数据中心能效，在基础设施设计中优先考虑安全性，以及开发定制的 AI 芯片如AWS Trainium以提升计算性能，同时降低成本和能耗。阅读关于AWS 如何为生成性 AI 工程基础设施的新博客文章。

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