Az AWS Inferentia és az AWS Trainium a legalacsonyabb költséget kínálja a Llama 3 modellek telepítéséhez az Amazon SageMaker JumpStartban | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1970432Időbélyeg: May 2, 2024
Forradalmasítsa az ügyfelek elégedettségét az Ön vállalkozására szabott jutalmazási modellekkel az Amazon SageMaker | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1970434Időbélyeg: May 2, 2024
Finomhangolhatja és telepítheti a nyelvi modelleket az Amazon SageMaker Canvas és az Amazon Bedrock | segítségével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1970157Időbélyeg: May 1, 2024
Növelje az ügyfélszolgálat hatékonyságát a mesterséges intelligencia által vezérelt összegzéssel az Amazon Transcribe Call Analytics | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1969857Időbélyeg: 30. április 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.
A Databricks DBRX már elérhető az Amazon SageMaker JumpStart | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1968564Időbélyeg: 26. április 2024.
Az Amazon Bedrock tudásbázisai most leegyszerűsítik az egyetlen dokumentumra vonatkozó kérdések feltevését | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1968566Időbélyeg: 26. 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.
Skálázható, biztonságos és megbízható RAG-alkalmazások készítése az Amazon Bedrock | tudásbázisaival Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1967439Időbélyeg: 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.
Beszéljen a csúszdával az Amazon Bedrockon tárolt multimodális alapmodellek segítségével – 2. rész | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1966486Időbélyeg: 19. április 2024.
Személyre szabott, kompatibilis alkalmazási IaC-szkriptek létrehozása az AWS Landing Zone számára az Amazon Bedrock használatával | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1965872Időbélyeg: 18. április 2024.
Élő találkozó asszisztens az Amazon Transcribe, az Amazon Bedrock és az Amazon Bedrock tudásbázisaival | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1965874Időbélyeg: 18. 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.
A Cohesity kiterjeszti az együttműködést a kiberellenállóság erősítésére az IBM kohézióba való befektetésével Forrás klaszter: Sötét olvasmány Forrás csomópont: 1964481Időbélyeg: 11. április 2024.
A Knowledge Bases for Amazon Bedrock mostantól támogatja az egyéni promptokat a RetrieveAndGenerate API-hoz és a lekért eredmények maximális számának beállítását | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1962691Időbélyeg: 9. április 2024.
Az Amazon Bedrock tudásbázisa mostantól támogatja a metaadat-szűrést a visszakeresési pontosság javítása érdekében | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1962477Időbélyeg: 8. április 2024.
Készítsen tudásalapú társalgási alkalmazásokat a LlamaIndex és a Llama 2-Chat | segítségével Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1962479Időbélyeg: 8. április 2024.
A tartalom moderálásának javítása az Amazon Rekognition tömeges elemzésével és az egyéni moderációval | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1961920Időbélyeg: 5. április 2024.
Zökkenőmentes átmenet a kód nélküli és a kód-először gépi tanulás között az Amazon SageMaker Canvas és az Amazon SageMaker Studio segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1961283Időbélyeg: 3. április 2024.