Amazon SageMaker エンドポイント用のサーバーレスフロントエンドを構築する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker エンドポイント用のサーバーレスフロントエンドを構築する Amazon SageMaker は、AWS の本番環境に機械学習モデルを構築、トレーニング、およびデプロイするための強力なプラットフォームです。この強力なプラットフォームを Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon API Gateway、および AWS Lambda のサーバレス機能と組み合わせることで、Amazon SageMaker エンドポイントを、様々なソースから新しい入力データを受け入れて、その推論の結果をエンドユーザに提示する Web アプリケーションへと変換できるようになりました。 このブログ記事では、有名な Iris データセットモデルを使って、簡単な SageMaker モデルを生成し、それ
初めてのAPI Gateway | DevelopersIO
はじめに 菅野です。 今回はAPI GatewayとLambdaの連携に初挑戦です。 今まで一度も試してなかったのですが、同じような方は是非このエントリーの内容をお試しください。 「今さら聞けないAPI Gateway」スタートです。 API Gatewayを作成する 「APIの作成」ボタンをクリックしてAPI Gatewayを作成を開始します。 名前に「ExecLambda」と入力して「APIの作成」ボタンをクリックだけで完成。簡単ですね。 Lambda関数用のRoleを作成する 以下の条件で作成します。 ロール名：「ExecLambda」 ロールタイプの選択：「AWS Lambda」 カスタムポリシー：以下の内容 { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "logs:*" ], "Effect": "Allow",
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GitHub - aws-samples/lambda-go-samples: An example of using AWS Lambda with Go
