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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
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
ソースノード： 1969855
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
ソースノード： 1969857
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
ソースノード： 1969883
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
ソースノード： 1969885
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
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
