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
ペイン
Amazon SageMaker | ビジネスに合わせてカスタマイズされた報酬モデルで顧客満足度に革命をもたらします。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1970434
タイムスタンプ： 2024 年 5 月 2 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 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
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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
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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
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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
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
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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
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
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 22 日
Amazon Bedrock でホストされているマルチモーダル基礎モデルを使用してスライドデッキに話しかける – パート 2 |アマゾン ウェブ サービス
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 19 日
Amazon Bedrock を使用して、AWS Landing Zone 用にカスタマイズされた準拠アプリケーション IaC スクリプトを生成する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1965872
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 18 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
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 18 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
Amazon Bedrock のナレッジベースは、RetrieveAndGenerate API のカスタム プロンプトと取得結果の最大数の設定をサポートす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： 1962691
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 9 日
Amazon Bedrock のナレッジベースがメタデータのフィルタリングをサポートし、取得精度が向上しました |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1962477
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 8 日
LlamaIndex と Llama 2-Chat を使用して知識を活用した会話型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： 1962479
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 8 日
Amazon Rekognition 一括分析とカスタム モデレーションによるコンテンツ モデレーションの改善 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1961920
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 5 日
Amazon SageMaker Canvas と Amazon SageMaker Studio を使用して、ノーコード機械学習とコードファースト機械学習の間をシームレスに移行 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1961283
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 3 日