Revolutionér kundetilfredsheden med skræddersyede belønningsmodeller til din virksomhed på Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1970434Tidsstempel: Maj 2, 2024
Enkel guide til træning af Llama 2 med AWS Trainium på Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1970155Tidsstempel: Maj 1, 2024
Udvikle og træne store modeller omkostningseffektivt med Metaflow og AWS Trainium | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1969587Tidsstempel: April 29, 2024
Accelerer ML-arbejdsgange med Amazon SageMaker Studio Local Mode og Docker-understøttelse | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1967767Tidsstempel: April 23, 2024
Demokratisering af adgang til AI-udvikling: Partnerskab med Prime Intellect Kildeklynge: Møntfonden Kildeknude: 1967637Tidsstempel: April 23, 2024
Open source observerbarhed for AWS Inferentia noder i Amazon EKS-klynger | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1965567Tidsstempel: April 17, 2024
Distribueret træning og effektiv skalering med Amazon SageMaker Model Parallel and Data Parallel Libraries | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1965236Tidsstempel: April 16, 2024
En sikker tilgang til generativ kunstig intelligens med AWS | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1964954Tidsstempel: April 16, 2024
Vana lancerer DAO, der tillader brugere at kontrollere og sælge deres Reddit-data - The Defiant Kildeklynge: Den trossende Kildeknude: 1962425Tidsstempel: April 4, 2024
Skaler LLM'er med PyTorch 2.0 FSDP på Amazon EKS – Del 2 | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1960833Tidsstempel: April 1, 2024
Fødereret læring på AWS ved hjælp af FedML, Amazon EKS og Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1956500Tidsstempel: Mar 15, 2024
Aktiver datadeling gennem fødereret læring: En politisk tilgang for digitale chefer | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1956731Tidsstempel: Mar 15, 2024
Bedste praksis til at bygge generative AI-applikationer på AWS | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1956733Tidsstempel: Mar 14, 2024
Automatiser Amazon SageMaker Pipelines DAG-oprettelse | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1953124Tidsstempel: Februar 29, 2024
Fujitsu AI-strategi styrker dataintegration, generative AI-kapaciteter med dedikeret platform og nye Fujitsu Uvance-tilbud Kildeklynge: JCN Newswire Kildeknude: 1947780Tidsstempel: Februar 13, 2024
Hvordan BigBasket forbedrede AI-aktiveret kassen i deres fysiske butikker ved hjælp af Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1947388Tidsstempel: Februar 13, 2024
Hvordan Booking.com moderniserede sin ML-eksperimentramme med Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1947114Tidsstempel: Februar 12, 2024
Amazon SageMaker model parallelbibliotek accelererer nu PyTorch FSDP arbejdsbelastninger med op til 20% | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1928597Tidsstempel: December 22, 2023
Sparsommelighed møder nøjagtighed: Omkostningseffektiv træning af GPT NeoX- og Pythia-modeller med AWS Trainium | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1924259Tidsstempel: December 12, 2023
Aktiver hurtigere træning med Amazon SageMaker data parallel bibliotek | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinindlæring Kildeknude: 1921534Tidsstempel: December 5, 2023