Növelje az alkalmazottak termelékenységét automatizált értekezlet-összefoglalókkal az Amazon Transcribe, az Amazon SageMaker és a Hugging Face LLM-jei segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1971930Időbélyeg: May 7, 2024
Kezdő lépések az Amazon Titan Text Embeddings V2-vel: Egy új, legmodernebb beágyazási modell az Amazon Bedrock-on | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1970711Időbélyeg: May 2, 2024
Egyszerű útmutató a Llama 2 képzéséhez az AWS Trainium segítségével az Amazon SageMaker | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1970155Időbélyeg: May 1, 2024
A Microsoft FOMO a Google AI-je ösztönözte az OpenAI finanszírozását Forrás klaszter: A regisztráció Forrás csomópont: 1970978Időbélyeg: May 1, 2024
Hogyan segíti a mesterséges intelligencia a kisvállalkozásokat ebben a digitális környezetben? Forrás klaszter: Fejlett technológia Forrás csomópont: 1969865Időbélyeg: May 1, 2024
Fejlesszen és képezzen nagy modelleket költséghatékonyan a Metaflow és az AWS Trainium | segítségével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1969587Időbélyeg: 29. április 2024.
Forradalmasítja a nagy nyelvi modellképzést az Arcee és az AWS Trainium | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1970974Időbélyeg: 29. április 2024.
Átölelő arc (PyAnnote) hangszóró naplózási modell telepítése az Amazon SageMakeren aszinkron végpontként | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1968300Időbélyeg: 25. április 2024.
Értékelje az LLM-ek szövegösszegzési képességeit az AWS-vel kapcsolatos jobb döntéshozatal érdekében | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1968302Időbélyeg: 25. április 2024.
Javítsa a társalgási AI-t fejlett útválasztási technikákkal az Amazon Bedrock | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1968035Időbélyeg: 24. április 2024.
Gyorsítsa fel az ML munkafolyamatokat az Amazon SageMaker Studio helyi móddal és a Docker támogatásával | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1967767Időbélyeg: 23. április 2024.
Integrálja a HyperPod-fürtöket az Active Directoryval a zökkenőmentes többfelhasználós bejelentkezés érdekében | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1967108Időbélyeg: 22. április 2024.
Fedezze fel az adatokat könnyedén: Használja az SQL-t és a Text-to-SQL-t az Amazon SageMaker Studio JupyterLab notebookjaiban | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1965234Időbélyeg: 16. április 2024.
AI a kiskereskedelemben: A mesterséges intelligencia felhasználása a kiskereskedelemben – USM Forrás klaszter: Fejlett technológia Forrás csomópont: 1965251Időbélyeg: 15. április 2024.
Növekedési lehetőségek felszabadítása a fintechben az AI-n keresztül Forrás klaszter: Fintextra Forrás csomópont: 1962495Időbélyeg: 8. április 2024.
A Mixtral és Llama 2 modellek következtetési teljesítményének növelése az új Amazon SageMaker tárolókkal | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1962694Időbélyeg: 8. április 2024.
Hogyan forradalmasítják az AI és a chatbotok az ügyfélélményt? Forrás klaszter: Fintextra Forrás csomópont: 1961515Időbélyeg: 4. április 2024.
LLM-ek méretezése a PyTorch 2.0 FSDP segítségével az Amazon EKS-en – 2. rész | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1960833Időbélyeg: 1. április 2024.
A kárigények jövője: Hogyan alakítja át az AI és a gépi tanulás az Egyesült Államok biztosítási tapasztalatait Forrás klaszter: Mantra Labs Forrás csomópont: 1960835Időbélyeg: 29. március 2024.
Hatékony, folyamatos előképzési LLM-ek pénzügyi területeken | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1959782Időbélyeg: 28. március 2024.