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
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.
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.
Elosztott képzés és hatékony skálázás az Amazon SageMaker Model Parallel és Data Parallel Libraries segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1965236Időbélyeg: 16. 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.
A kritikus hibák a Hugging Face AI-platformot „pácba” helyezik Forrás klaszter: Sötét olvasmány Forrás csomópont: 1961779Időbélyeg: 5. április 2024.
Új kriptovaluta kiadások, listák és előzetes értékesítések ma – MeshWave, Shirushi Coin, Elephant Money Forrás klaszter: InsideBitcoins Forrás csomópont: 1961600Időbélyeg: 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 Code Llama finomhangolása az Amazon SageMaker JumpStart | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1957363Időbélyeg: 18. március 2024.
Ha rohansz az AI-alkalmazások fejlesztésére, ne hagyd magad mögött a biztonságot Forrás klaszter: A regisztráció Forrás csomópont: 1956946Időbélyeg: 17. március 2024.
A Gemma már elérhető az Amazon SageMaker JumpStart | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1956059Időbélyeg: 13. március 2024.
Több mint 100 rosszindulatú kód-végrehajtási modell ölelő arcon Forrás klaszter: MetaNews Forrás csomópont: 1953757Időbélyeg: 4. március 2024.
Nagyszabású neurális hálózatok képzésének felgyorsítása CPU-kon ThirdAI és AWS Graviton segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1953126Időbélyeg: 29. február 2024.
100 rosszindulatú kódvégrehajtási modelltől hemzsegő ölelő arc mesterséges intelligencia platform Forrás klaszter: Sötét olvasmány Forrás csomópont: 1952538Időbélyeg: 29. február 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.
A Code Llama 70B már elérhető az Amazon SageMaker JumpStart | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1948531Időbélyeg: 16. február 2024.
Hogyan javította a BigBasket a mesterséges intelligencia-kompatibilis fizetést a fizikai üzleteikben az Amazon SageMaker segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1947388Időbélyeg: 13. február 2024.
Telepítsen nagy nyelvi modelleket egészségügyi technológia használatához az Amazon SageMaker | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1945494Időbélyeg: 6. február 2024.
A CPU szerepe a fenntartható AI/ML-ben Forrás klaszter: A regisztráció Forrás csomópont: 1942396Időbélyeg: 29. január 2024.
Csökkentse a BERT-modellek következtetési idejét a neurális architektúra keresés és a SageMaker Automated Model Tuning | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 1938762Időbélyeg: 19. január 2024.