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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
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
シンガポール企業の 8 社中 10 社は、過去 4 年間で過去 XNUMX 年間よりも大きな変化を経験しました: HubSpot リサーチ
ソースノード: 1968041
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
ソースノード: 1968037
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 24 日
ユーザーベクトルを使用した Amazon Rekognition Face Search の精度の向上 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1968832
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 24 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