主要观点：Amazon Web Services（AWS）提供工具帮助开发者轻松构建和管理无服务器应用，与人工智能（AI）和机器学习（ML）结合成为强大力量，本文深入探讨 AWS 上的无服务器 AI/ML，包括最佳实践、实施策略和示例。
关键信息：

• 融合 AI、ML 和无服务器计算对应用开发意义重大，无服务器系统自动扩展、简化运营且按使用付费。
• AWS 提供多种服务促进 AI、ML 和无服务器集成，如 AWS Lambda、Amazon S3 等。
• 以信用卡欺诈检测系统为例，介绍构建步骤，包括设置 S3 桶、创建 DynamoDB 表、训练部署 ML 模型、实现 Lambda 函数和集成 API Gateway 等。
• 可通过 AWS CloudFormation 自动化部署，给出模板代码及部署命令。
• 需实施安全措施如 IAM 策略、加密等，增强系统韧性如配置 S3 版本控制等。
• 遵循最佳实践进行成本优化、确保可扩展性和持续监控改进。
  重要细节：
• Lambda 按事件触发运行代码，S3 用于存储和检索数据，API Gateway 管理 API，DynamoDB 是 NoSQL 数据库，SageMaker 用于构建和部署 ML 模型，Step Functions 协调工作流。
• 示例代码展示了 Lambda 函数处理交易事件、调用 SageMaker 进行欺诈分析并存储结果到 DynamoDB 的过程。
• CloudFormation 模板定义了各种资源及属性，可用于自动化部署。
• 安全方面详细说明了各种措施的作用和实施方式，韧性方面提及多种保障数据的方法。
• 最佳实践涵盖成本、扩展性和监控改进等方面的具体做法。