使用事例
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
Meta の元 VR 責任者: Oculus Go は彼の「製品最大の失敗」だった & それが Vision Pro にとって重要な理由
ソースノード: 1970442
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon Titan Text Embeddings V2 を使ってみる: Amazon Bedrock の新しい最先端の埋め込みモデル |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970711
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 Bedrock のエージェントとナレッジベースを使用してドキュメントとデータを取得するためのチャットボットを自動化する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970733
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を使用して、プライベートで安全なエンタープライズ生成 AI アプリを構築する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1969855
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 30 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