Amazon EKS クラスター内の AWS Inferentia ノードのオープンソースの可観測性 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1965567
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 17 日
CD
Gradient により、AWS Inferentia を使用して LLM ベンチマークをコスト効率よく簡単に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： 1961063
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 2 日
Amazon Bedrock のナレッジベースを使用してコンテキストに応じたチャットボット アプリケーションを構築する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1949754
タイムスタンプ： 2024 年 2 月 19 日
Amazon SageMaker Ground Truth を使用したスケルトンベースのポーズ注釈のラベル付け |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1947672
タイムスタンプ： 2024 年 2 月 14 日
Amazon Bedrock のエージェントとナレッジベースを使用して保険請求ライフサイクルを自動化する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1945777
タイムスタンプ： 2024 年 2 月 8 日
Amazon SageMaker JumpStart からデプロイされた LLM の埋め込みドリフトを監視する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1943841
タイムスタンプ： 2024 年 2 月 2 日
Amazon Textract のクエリ機能を使用してワクチン接種検証ソリューションを構築する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1940067
タイムスタンプ： 2024 年 1 月 22 日
Coldest: アインシュタインへの手紙とレーザー冷却技術の進歩がどのようにして物理学者を物質の新しい量子状態に導いたのか – Physics World
ソースノード： 1932468
タイムスタンプ： 2024 年 1 月 2 日
Amazon Bedrock、Amazon DynamoDB、Amazon Kendra、Amazon Lex、LangChain を使用して生成 AI エージェントを構築する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1928906
タイムスタンプ： 2023 年 12 月 22 日
Amazon SageMaker を活用した PwC の Machine Learning Ops Accelerator を使用して、高度な分析結果を大規模に推進 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1927198
タイムスタンプ： 2023 年 12 月 19 日
Amazon SageMaker Pipelines、GitHub、および GitHub Actions を使用してエンドツーエンドの MLOps パイプラインを構築する | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1925387
タイムスタンプ： 2023 年 12 月 13 日
倹約性と精度の融合: AWS Trainium を使用した GPT NeoX および Pythia モデルのコスト効率の高いトレーニング | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1924259
タイムスタンプ： 2023 年 12 月 12 日
