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AWS Inferentia と AWS Trainium は、Amazon SageMaker JumpStart | で Llama 3 モデルをデプロイするための最低コストを提供します。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970432
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon SageMaker | ビジネスに合わせてカスタマイズされた報酬モデルで顧客満足度に革命をもたらします。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970434
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon Personalize が、より低いレイテンシーで大規模なアイテムカタログをサポートする新しいレシピを開始 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970709
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon Titan Text Embeddings V2 を使ってみる: Amazon Bedrock の新しい最先端の埋め込みモデル |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970711
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 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 SageMaker Canvas と Amazon Bedrock を使用して言語モデルを微調整してデプロイする |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970157
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Databricks DBRX が Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1968564
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 26 日
Hugging Face (PyAnnote) 話者ダイアライゼーション モデルを Amazon SageMaker に非同期エンドポイントとしてデプロイする |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1968300
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 25 日
ユーザーベクトルを使用した Amazon Rekognition Face Search の精度の向上 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1968832
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 24 日
Amazon SageMaker Studio ローカルモードと Docker サポートで ML ワークフローを高速化 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1967767
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 23 日
重要な新機能により、Amazon Bedrock を使用して生成 AI アプリケーションを構築および拡張することが容易になり、印象的な結果を達成できます。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1967437
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 23 日
HyperPod クラスターを Active Directory と統合して、シームレスなマルチユーザー ログインを実現 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1967108
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 22 日