使用法
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 Personalize が、より低いレイテンシーで大規模なアイテムカタログをサポートする新しいレシピを開始 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970709
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
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 Q | の生成 AI 支援により、ソフトウェア開発を加速し、ビジネスデータを活用します。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1969883
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 30 日
Arcee と AWS Trainium による大規模言語モデルのトレーニングに革命を起こす |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970974
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
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