Cohere Command R ja R+ ovat nyt saatavilla Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1969589Aikaleima: Huhtikuu 29, 2024
Nopeuta ML-työnkulkuja Amazon SageMaker Studion paikallistilan ja Docker-tuen avulla | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1967767Aikaleima: Huhtikuu 23, 2024
Meta Llama 3 -mallit ovat nyt saatavilla Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1965892Aikaleima: Huhtikuu 18, 2024
Tutki tietoja helposti: Käytä SQL:ää ja tekstistä SQL:ksi Amazon SageMaker Studio JupyterLab -muistikirjoissa | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1965234Aikaleima: Huhtikuu 16, 2024
Siirrä saumattomasti koodittomasta koneoppimisesta koodin ensimmäiseen koneoppimiseen Amazon SageMaker Canvasin ja Amazon SageMaker Studion avulla | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1961283Aikaleima: Huhtikuu 3, 2024
Lataa tekoälytiimiäsi Amazon SageMaker Studiolla: kattava näkymä Deutsche Bahnin tekoälyalustan muutoksesta | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1953298Aikaleima: Helmikuu 29, 2024
Kouluta ja isännöi tietokonenäkömalli peukaloinnin havaitsemiseksi Amazon SageMakerissa: Osa 2 | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1944096Aikaleima: Jan 31, 2024
Käytä liikkuvuustietoja saadaksesi oivalluksia Amazon SageMakerin geospatiaalisten ominaisuuksien avulla | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1938140Aikaleima: Jan 17, 2024
Paranna tuottavuutta Amazon SageMaker Studiossa: Esittelyssä JupyterLab Spaces ja generatiiviset tekoälytyökalut | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1925385Aikaleima: Joulukuu 14, 2023
Hienosäädä Llama 2 QLoRA:lla ja ota se käyttöön Amazon SageMakerissa AWS Inferentia2:lla | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1924682Aikaleima: Joulukuu 13, 2023
Vähennä hallusinaatioita Retrieval Augmented Generationin avulla käyttämällä Pinecone-vektoritietokantaa ja Llama-2:ta Amazon SageMaker JumpStartista | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1921923Aikaleima: Joulukuu 6, 2023
Koe uusi ja parannettu Amazon SageMaker Studio | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1919794Aikaleima: Joulukuu 1, 2023
Uusi – Code-OSS VS Code Open Source -koodieditori nyt saatavilla Amazon SageMaker Studiossa | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1919450Aikaleima: Marraskuu 30, 2023
Käytä LLM-arviointia mittakaavassa käyttämällä Amazon SageMaker Clarify- ja MLOps-palveluita | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1921170Aikaleima: Marraskuu 29, 2023
Ajoita Amazon SageMaker -muistikirjatöitä ja hallitse monivaiheisia muistikirjan työnkulkuja API:iden avulla | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1919097Aikaleima: Marraskuu 29, 2023
AI/ML-kehityksen nopeuttaminen BMW Groupissa Amazon SageMaker Studion kanssa | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1917092Aikaleima: Marraskuu 24, 2023
Opas generatiiviseen tekoälyyn ja ML:ään AWS:ssä re:Invent 2023 | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1916456Aikaleima: Marraskuu 22, 2023
Käytä Amazon SageMaker Studiota RAG-kysymysten vastausratkaisun rakentamiseen Llama 2:lla, LangChainilla ja Pineconella nopeaa kokeilua varten | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1915773Aikaleima: Marraskuu 20, 2023
Mallinhallinta LoRA-hienoviritetyille malleille käyttämällä Llama2:ta ja Amazon SageMakeria | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1915459Aikaleima: Marraskuu 14, 2023
Metaanin päästöpistelähteiden havaitseminen ja suurtaajuinen seuranta käyttämällä Amazon SageMakerin geospatiaalisia ominaisuuksia | Amazon Web Services Lähde klusteri: AWS-koneoppiminen Lähdesolmu: 1906007Aikaleima: Lokakuu 25, 2023