Rust中的高吞吐量流處理
作者 | Noz編譯 | 王瑞平本篇文章主要介紹了Rust中流處理的概念、方法和優化。作者不僅介紹了流處理的基本概念以及Rust中常用的流處理庫，還使用這些庫實現了一個流處理程序
在最新一輪的人工智能競賽中，微軟和OpenAI被視為領導者，但云服務巨頭AWS并未因此而退縮。近期，AWS大力加強了基礎設施和開發工具的投入，并推出了多模態AI工具和模型評監系統。這一舉措的目的是讓客戶能夠選擇最適合自己需求的模型。
自2023年4月發布生成式AI相關新服務以來，AWS團隊一直強調客戶希望有選擇、單一模型無法滿足所有應用需求的論點。這一觀點旨在回應微軟和OpenAI在大型語言模型（LLM）領域的領先地位，以及投資者對微軟的看好。
在re:Invent年會上，AWS發布了包括芯片、算力和儲存系統、數據和網安治理工具、企業級聊天機器人Amazon Q等在內的新服務。這些新服務涵蓋了從底層技術到開發應用的各個方面，顯示出云端巨頭已經整軍待發。
AWS數據庫、數據分析、機器學習副總裁Swami Sivasubramanian著重數據治理面，新服務圍繞著Amazon Bedrock平臺展開。在這個平臺上，用戶可以獲取和使用諸如Anthropic最新模型Claude 2.1、Meta Llama 2系列的130億及700億參數的版本等合作伙伴的模型。
重要的是，AWS副總裁Swami Sivasubramanian重申，沒有單一模型可以滿足所有應用需求。為此，AWS推出了模型評監功能，讓用戶可以選擇用于特定場景的基礎模型。用戶可以使用預訂指標（如精準度、穩健性、有害性）評估模型表現，也可自訂指標（如風格、品牌契合度）進行人工評估。這一功能目前正處于預覽階段。
同時，Amazon自家的Titan模型新增了多模態工具，支持文字、圖像、文圖混合的數據轉換成嵌入矢量的數值表示。這可以用于打造查找、推薦和個人化設計應用。此外，AWS還增加了文轉圖生成功能，這一功能目前也處于預覽階段。
為了符合負責任AI原則，AI模型生成的圖片可加上肉眼看不見的浮水印。這一功能也是許多AI業者已經提供的服務之一，例如Google也曾發表過類似的功能。然而，AWS團隊強調的是工具整合度和網安保障。
作為最早成立的云服務業者，AWS定義了許多技術基礎，累積大量企業客戶，從底層設施、平臺到應用面皆提供完整開發工具。此次年會發布的新服務將成為整個市場的風向球。通過加強基礎設施和開發工具的投入，以及推出多模態AI工具和模型評監系統，AWS讓客戶有了更多的選擇權，從而在人工智能領域中獨樹一幟。
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