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Amazon Transcribe、Amazon SageMaker、Hugging Face の LLM を使用した自動会議概要により、従業員の生産性を向上します。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1971930
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 7 日
Amazon SageMaker で AWS Trainium を使用して Llama 2 をトレーニングするための簡単なガイド |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970155
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Amazon Transcribe Call Analytics を使用した AI を活用した要約で顧客サービスの効率を向上 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1969857
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 30 日
Amazon Bedrock を使用して、AWS Landing Zone 用にカスタマイズされた準拠アプリケーション IaC スクリプトを生成する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1965872
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 18 日
Amazon Titan マルチモーダル埋め込みモデルを使用したコスト効率の高いドキュメント分類 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1963529
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 11 日
新しい Amazon SageMaker コンテナで Mixtral および Llama 2 モデルの推論パフォーマンスを向上 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1962694
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 8 日
Amazon Rekognition 一括分析とカスタム モデレーションによるコンテンツ モデレーションの改善 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1961920
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 5 日