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 Webサービス
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
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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
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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
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タイムスタンプ： 2024 年 5 月 1 日
Amazon Translate を使用したオープンソース アプリによる自動ドキュメント翻訳によるインクルージョンとアクセシビリティの向上 |アマゾン ウェブ サービス
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タイムスタンプ： 2024 年 5 月 1 日
Amazon Bedrock のエージェントとナレッジベースを使用してドキュメントとデータを取得するためのチャットボットを自動化する |アマゾン ウェブ サービス
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タイムスタンプ： 2024 年 5 月 1 日
Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を使用して、プライベートで安全なエンタープライズ生成 AI アプリを構築する |アマゾン ウェブ サービス
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 30 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
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 30 日
Amazon Q | の生成 AI 支援により、ソフトウェア開発を加速し、ビジネスデータを活用します。アマゾン ウェブ サービス
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 30 日
Amazon Q Business と QuickSight の Amazon Q により、従業員はよりデータドリブンになり、会社の知識を活用してより適切かつ迅速な意思決定を行うことができます。アマゾン ウェブ サービス
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 30 日
Metaflow と AWS Trainium を使用して大規模なモデルをコスト効率よく開発およびトレーニングする |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1969587
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 29 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
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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
ソースノード： 1968564
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 26 日
Amazon Bedrock のナレッジベースにより、単一のドキュメントに対する質問が簡素化されました。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1968566
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
