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.
ML következtetés futtatása a nem tervezett és tüskés forgalomra az Amazon SageMaker többmodell végpontjaival | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1949509Időbélyeg: 19. február 2024.
Az Amazon Titan modellek használata képgeneráláshoz, szerkesztéshez és kereséshez | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1949511Időbélyeg: 19. február 2024.
Qibolab: nyílt forráskódú hibrid kvantum operációs rendszer Forrás klaszter: Quantum Journal Forrás csomópont: 1948303Időbélyeg: 12. február 2024.
Hogyan korlátozza a HSR.health a betegségek állatokról emberre való átterjedésének kockázatát az Amazon SageMaker térinformatikai képességei segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1944938Időbélyeg: 5. február 2024.
Számítógépes látásmodell betanítása és üzemeltetése az Amazon SageMaker manipulációinak észleléséhez: 2. rész | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1944096Időbélyeg: 31. január 2024.
Selenium Python: A keret- és ablakkezelés elsajátítása a hatékony webautomatizálás érdekében – PrimaFelicitas Forrás klaszter: Primafelicitas Forrás csomópont: 1933279Időbélyeg: 4. január 2024.
Csökkentse a hallucinációkat a Retrieval Augmented Generation segítségével a Pinecone vektoradatbázis és a Llama-2 segítségével az Amazon SageMaker JumpStarttól | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1921923Időbélyeg: 6. december 2023.
Az Amazon EC2 DL2q példánya a költséghatékony, nagy teljesítményű mesterséges intelligencia következtetésekhez már általánosan elérhető | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1916454Időbélyeg: 22. november 2023.
Abstraqt: Kvantumáramkörök elemzése absztrakt stabilizátor szimulációval Forrás klaszter: Quantum Journal Forrás csomópont: 1915551Időbélyeg: 20. november 2023.
Egyéni AutoML-feladat megvalósítása az Amazon SageMaker Automatic Model Tuning előre kiválasztott algoritmusaival | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1913696Időbélyeg: 15. november 2023.
Csővezetékek népszerűsítése többkörnyezetben az Amazon SageMaker Model Registry, a HashiCorp Terraform, a GitHub és a Jenkins CI/CD használatával | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1911374Időbélyeg: 9. november 2023.
Útmutató a Python tömbjéhez Forrás klaszter: Stackabus Forrás csomópont: 1903880Időbélyeg: 19. október 2023.
Kvantum algoritmusok rács alapú variációs időfejlődéshez Forrás klaszter: Quantum Journal Forrás csomópont: 1901164Időbélyeg: 12. október 2023.
Készítse el egyéni Zendesk Answer Botját LLM-ek segítségével Forrás klaszter: AI és gépi tanulás Forrás csomópont: 1898443Időbélyeg: 5. október 2023.
Az adatok elérhetősége a megalapozott döntéshozatalhoz vezető út – PrimaFelicitas Forrás klaszter: Primafelicitas Forrás csomópont: 1897232Időbélyeg: 2. október 2023.
Építsen és telepítsen ML következtetési alkalmazásokat a semmiből az Amazon SageMaker | segítségével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1894792Időbélyeg: 26. szeptember 2023.
Tanítson és telepítsen ML modelleket többfelhős környezetben az Amazon SageMaker | segítségével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1892055Időbélyeg: 20. szeptember 2023.
Ray-alapú gépi tanulási munkafolyamatok hangszerelése az Amazon SageMaker | segítségével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1891398Időbélyeg: 18. szeptember 2023.
Hasonlósági keresések: A vektoradatbázis neuronjai Forrás klaszter: Fintextra Forrás csomópont: 1886344Időbélyeg: 7. szeptember 2023.