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
エンドポイント
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
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
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
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
Amazon Bedrock のナレッジベースを使用して、スケーラブルで安全かつ信頼性の高い RAG 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： 1967439
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 23 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
ソースノード： 1966211
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 19 日
Amazon EKS と Karpenter を通じて創薬のための AI トレーニングと推論をスケールする |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1966488
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 19 日
Amazon Transcribe、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock のナレッジベースを使用した Live Meeting Assistant |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1965874
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 18 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
ソースノード： 1965894
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 18 日
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
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
ソースノード： 1965234
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 16 日
