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全面掌握Amazon Bedrock服务的使用和管理

Amazon Bedrock 生成式AI 模型微调 AI解决方案 AI权限管理 Github 开源项目

该资源库提供了全面的示例帮助客户快速上手Amazon Bedrock服务，包括基础教程、模型微调、AI解决方案探索等。同时，项目还强调了如何安全和道德地使用这些高级AI技术。

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Azure-OpenAI-demos - Azure OpenAI最新应用展示与性能测试指南

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learn_devops - DevOps技能全面学习资源项目

Github云服务提供商基础设施即代码容器技术开源项目操作系统数据库

learn_devops项目是一个综合性DevOps学习资源库，包含463个学习任务。涵盖云认证、容器技术、数据库、基础设施即代码和可观测性等领域。项目涉及AWS、Azure、GCP等主流云平台，以及Docker、Kubernetes、Ansible等DevOps工具。另外还提供Linux命令、面试准备和生产力工具等实用资源，适合DevOps工程师系统学习和提升技能。

Cloud-DevOps-Learning-Resources - 全面的DevOps和云计算开源学习资源 GCP Azure AWS Docker K8s

DevOpsDockerGithubK8s云计算开源项目考试准备

这是一个GitHub开源仓库，提供全面的DevOps和云计算学习资源。包含GCP、Azure、AWS、Docker和Kubernetes等热门技术的书籍、重要笔记以及考试和面试准备材料。作为云计算和DevOps爱好者的理想学习平台，该项目由Ahmed Tariq维护，欢迎贡献和分享，支持开源学习文化。

nodejs-docs-samples - Node.js 在 Google Cloud Platform 上的应用示例

GitHubGithubGoogle Cloud PlatformNode.js云计算开发样例开源项目

该项目汇集了多个 Node.js 示例，展示了在 Google Cloud Platform 上开发和部署应用的方法。涵盖从简单的 Hello World 到复杂的 Bookshelf 应用，这些示例涉及多种 Google Cloud 产品的使用。开发者可借此快速上手，了解如何利用 Google Cloud 构建应用。项目还包含详细的设置指南和运行说明，便于开发者入门和贡献代码。

mediapipe-samples - 机器学习应用开发基础步骤展示

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MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具，如Tasks、Model Maker和Studio，用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献，但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。

nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发

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该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。

devops-basics - 全面的DevOps工具链学习与实践资源库

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devops-basics项目是一个综合性DevOps学习资源库，涵盖20多个核心DevOps主题。项目为每个主题提供概述、官方文档链接、实践示例和进阶资源，助力从初学者到专业人士全面提升DevOps技能。作为DevOps三部曲的首部，该项目为DevOps工具链的学习和实践提供了系统化的指导。项目内容包括Docker、Kubernetes和Terraform等20多个关键DevOps工具和技术，通过系统化的学习结构，为DevOps领域的学习者提供了从入门到精通的完整学习路径。

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ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程，涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务，方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例，包括Web和桌面应用，扩展了机器学习的实际应用场景。

data-solutions-framework-on-aws - AWS数据解决方案框架加速企业数据平台构建

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Data Solutions Framework on AWS是基于AWS CDK开发的数据解决方案框架，内置AWS最佳实践。该框架支持TypeScript和Python，提供智能默认配置和可定制模块，让开发者能通过基础设施即代码(IaC)快速组建数据平台。DSF大幅缩短了数据平台的开发周期，同时保证了解决方案的质量和规范。框架的抽象层设计使开发者能够专注于业务逻辑，而不必深入云基础设施细节。

OpenAIWorkshop - Azure OpenAI服务使用指南

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Azure OpenAI服务通过REST API提供对OpenAI语言模型如GPT-3、Codex和Embeddings的访问。这些模型适用于内容生成、摘要、语义搜索及代码翻译等任务。在本工作坊，参与者将学习使用最新AI技术创建AI解决方案，涵盖OpenAI基础知识、提示工程及AOAI应用构建。适合数据库科学家、软件工程师等，所有示例和教程均在GitHub提供。

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