AWS Inferentia und AWS Trainium bieten die niedrigsten Kosten für die Bereitstellung von Llama 3-Modellen in Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1970432Zeitstempel: 2. Mai 2024
Revolutionieren Sie die Kundenzufriedenheit mit maßgeschneiderten Prämienmodellen für Ihr Unternehmen auf Amazon SageMaker | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1970434Zeitstempel: 2. Mai 2024
Beginnen Sie mit Amazon Titan Text Embeddings V2: Ein neues hochmodernes Einbettungsmodell auf Amazon Bedrock | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1970711Zeitstempel: 2. Mai 2024
Einfache Anleitung zum Training von Llama 2 mit AWS Trainium auf Amazon SageMaker | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1970155Zeitstempel: 1. Mai 2024
Optimieren und implementieren Sie Sprachmodelle mit Amazon SageMaker Canvas und Amazon Bedrock | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1970157Zeitstempel: 1. Mai 2024
Cohere Command R und R+ sind jetzt in Amazon SageMaker JumpStart | verfügbar Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1969589Zeitstempel: 29. April 2024
Databricks DBRX ist jetzt in Amazon SageMaker JumpStart | verfügbar Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1968564Zeitstempel: 26. April 2024
Stellen Sie ein Hugging Face (PyAnnote)-Sprechertagebuchmodell auf Amazon SageMaker als asynchronen Endpunkt bereit | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1968300Zeitstempel: 25. April 2024
Verbessern Sie die LLM-Leistung mit menschlichem und KI-Feedback zu Amazon SageMaker für Amazon Engineering | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1968037Zeitstempel: 24. April 2024
Beschleunigen Sie ML-Workflows mit dem lokalen Modus von Amazon SageMaker Studio und der Docker-Unterstützung | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1967767Zeitstempel: 23. April 2024
Bedeutende neue Funktionen machen es einfacher, mit Amazon Bedrock generative KI-Anwendungen zu erstellen und zu skalieren – und beeindruckende Ergebnisse zu erzielen | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1967437Zeitstempel: 23. April 2024
Integrieren Sie HyperPod-Cluster mit Active Directory für eine nahtlose Mehrbenutzeranmeldung | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1967108Zeitstempel: 22. April 2024
Nutzen Sie Kubernetes-Operatoren für neue Inferenzfunktionen in Amazon SageMaker, die die LLM-Bereitstellungskosten um durchschnittlich 50 % senken | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1966211Zeitstempel: 19. April 2024
Meta Llama 3-Modelle sind jetzt in Amazon SageMaker JumpStart | verfügbar Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1965892Zeitstempel: 18. April 2024
Slack liefert native und sichere generative KI, unterstützt von Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1965894Zeitstempel: 18. April 2024
Erkunden Sie Daten ganz einfach: Verwenden Sie SQL und Text-to-SQL in Amazon SageMaker Studio JupyterLab-Notebooks | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1965234Zeitstempel: 16. April 2024
Verteiltes Training und effiziente Skalierung mit den Amazon SageMaker Model Parallel- und Data Parallel Libraries | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1965236Zeitstempel: 16. April 2024
Erstellen Sie wissensbasierte Konversationsanwendungen mit LlamaIndex und Llama 2-Chat | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1962479Zeitstempel: 8. April 2024
Steigern Sie die Inferenzleistung für Mixtral- und Llama 2-Modelle mit neuen Amazon SageMaker-Containern | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1962694Zeitstempel: 8. April 2024
Verständnis und Vorhersage städtischer Wärmeinseln bei Gramener mithilfe der Geodatenfunktionen von Amazon SageMaker | Amazon Web Services Quellcluster: AWS Maschinelles Lernen Quellknoten: 1961922Zeitstempel: 5. April 2024