AWS KI in der Praxis #6

AWS KI in der Praxis #6 bringt Ingenieure und Technologieführer am 26. August 2026 zu AutogenAI in London zusammen für praxisnahe Gespräche über zuverlässige Bereitstellung von KI auf AWS. Veranstaltet von der AWS User Group UK, konzentriert sich dieses zweistündige, persönliche Meetup auf die Infrastruktur, Architektur und Evaluierungsentscheidungen hinter Produktions-KI-Systemen. Anstatt hochrangige Vorhersagen zu treffen, werden die Referenten aus der Praxis berichten, technische Muster und Abwägungen teilen, die die Teilnehmer in ihren eigenen Teams anwenden können. ## Verteiltes Modelltraining auf AWS Anton Nazaruk, CTO bei Cloud Combinator, und Ivaylo Iliev, Partner Solutions Architect bei AWS, werden „Von Null zu HyperPod: Auswahl, Betrieb und Kostenkontrolle der Infrastruktur für verteiltes Modelltraining auf AWS.“ vorstellen. Die Sitzung bietet einen praktischen Rahmen zur Auswahl zwischen EC2 On-Demand, Spot, Savings Plans, Capacity Blocks, SageMaker Training Jobs, SageMaker Training Plans und SageMaker HyperPod. Es wird die Verfügbarkeit von GPUs, die Planung von Quoten, Unterbrechungen und unkontrollierte Kosten untersucht, bevor eine wiederholbare Trainingsarchitektur skizziert wird, die Folgendes abdeckt: - Compute-Flotten und EFA-Netzwerke - FSx- und S3-Speicher - Slurm- oder EKS-Orchestrierung - Beobachtbarkeit und Checkpointing - Knotenfehler, -ersatz und Jobwiederherstellung Ein vorab aufgezeichnetes Durchgangsbeispiel eines echten verteilten Trainingslaufs wird zeigen, wie eine produktionsfähige Einrichtung mit Knotenfehler umgeht und den Job wiederherstellt. Ziel ist es, Zuverlässigkeit, Kapazität und Kostenkontrolle von Anfang an als architektonische Überlegungen zu berücksichtigen. ## Intelligente Dokumentenverarbeitung Silvia Lehnis, Chief AI Officer bei UBDS Digital, wird Ergebnisse aus dem Test eines intelligenten Dokumentenverarbeitungssystems, das auf Amazon Bedrock basiert, präsentieren. Ihr Team hat das Prompting, die Modellauswahl, die Dokumentenhandhabung und -validierung bewertet, um herauszufinden, was die Extraktionsgenauigkeit bei unordentlichen, realen Dokumenten tatsächlich verbessert. Erwarten Sie einen offenen Vergleich von Methoden, die Mehrwert liefern, Ansätzen, die ihren Preis nicht wert sind, und die Abwägungen zwischen verbesserten Ergebnissen und Implementierungsaufwand. ## Wer sollte teilnehmen?… Registrieren Sie sich für diese Veranstaltung