NLP
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
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
HyperPod クラスターを Active Directory と統合して、シームレスなマルチユーザー ログインを実現 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1967108
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 22 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
新しい Amazon SageMaker コンテナで Mixtral および Llama 2 モデルの推論パフォーマンスを向上 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1962694
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 8 日
Amazon EKS で PyTorch 2.0 FSDP を使用して LLM をスケールする – パート 2 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1960833
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 1 日
Amazon Transcribe を使用して安全なアプリケーションを構築するためのベストプラクティス |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1959096
タイムスタンプ： 2024 年 3 月 25 日
