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
シャード
Amazon SageMaker モデル並列ライブラリおよびデータ並列ライブラリを使用した分散トレーニングと効率的なスケーリング |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1965236
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 16 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 SageMaker JumpStart でのエンドポイント展開のベンチマークと最適化 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1942770
タイムスタンプ： 2024 年 1 月 29 日
Amazon SageMaker モデルの並列ライブラリにより、PyTorch FSDP ワークロードが最大 20% 高速化されました。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1928597
タイムスタンプ： 2023 年 12 月 22 日
Amazon SageMaker データ並列ライブラリを使用してトレーニングを高速化する | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1921534
タイムスタンプ： 2023 年 12 月 5 日
Amazon SageMaker JumpStart でテキスト生成用に Llama 2 を微調整する | アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1886424
タイムスタンプ： 2023 年 9 月 6 日
Amazon SageMaker を使用して数千の ML モデルの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： 1870823
タイムスタンプ： 2023 年 8 月 3 日
