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 ソースクラスター: AWS機械学習 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 ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1970434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 ソースクラスター: AWS機械学習 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 ソースクラスター: AWS機械学習 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 ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1970157タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Cohere Command R および R+ 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 ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1969589タイムスタンプ: 2024 年 4 月 29 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 ソースクラスター: AWS機械学習 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 ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1968300タイムスタンプ: 2024 年 4 月 25 日
Amazon Engineering 向け Amazon SageMaker で人間と AI のフィードバックを使用して LLM のパフォーマンスを向上させる |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1968037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 ソースクラスター: AWS機械学習 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 ソースクラスター: AWS機械学習 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 ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1967108タイムスタンプ: 2024 年 4 月 22 日
Amazon SageMaker の新しい推論機能に Kubernetes Operator を使用すると、LLM デプロイメントコストが平均 50% 削減されます |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1966211タイムスタンプ: 2024 年 4 月 19 日
Meta Llama 3 モデルが 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 ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1965892タイムスタンプ: 2024 年 4 月 18 日
Slack は、Amazon SageMaker JumpStart を活用したネイティブで安全な生成 AI を提供します。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1965894タイムスタンプ: 2024 年 4 月 18 日
データを簡単に探索する: Amazon SageMaker Studio JupyterLab ノートブックで SQL および Text-to-SQL を使用する |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1965234タイムスタンプ: 2024 年 4 月 16 日
Amazon SageMaker モデル並列ライブラリおよびデータ並列ライブラリを使用した分散トレーニングと効率的なスケーリング |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1965236タイムスタンプ: 2024 年 4 月 16 日
LlamaIndex と Llama 2-Chat を使用して知識を活用した会話型アプリケーションを構築する |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1962479タイムスタンプ: 2024 年 4 月 8 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 ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1962694タイムスタンプ: 2024 年 4 月 8 日
Amazon SageMaker 地理空間機能を使用したグラメナーの都市ヒートアイランドの理解と予測 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 1961922タイムスタンプ: 2024 年 4 月 5 日