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
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タイムスタンプ： 2024 年 5 月 2 日
Webサービス
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
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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
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タイムスタンプ： 2024 年 5 月 1 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
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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
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 30 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
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
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タイムスタンプ： 2024 年 4 月 30 日
Amazon Q Business と QuickSight の Amazon Q により、従業員はよりデータドリブンになり、会社の知識を活用してより適切かつ迅速な意思決定を行うことができます。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
Cohere Command R および R+ 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 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
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 Engineering 向け Amazon SageMaker で人間と AI のフィードバックを使用して LLM のパフォーマンスを向上させる |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1968037
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 24 日
ユーザーベクトルを使用した Amazon Rekognition Face Search の精度の向上 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 1968832
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 24 日