Amazon Personalize, 더 짧은 지연 시간으로 더 큰 항목 카탈로그를 지원하는 새로운 레시피 출시 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1970709타임 스탬프 : 2024 년 5 월 2 일
Amazon Titan Text Embeddings V2 시작하기: Amazon Bedrock의 새로운 최첨단 임베딩 모델 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1970711타임 스탬프 : 2024 년 5 월 2 일
Amazon SageMaker에서 AWS Trainium을 사용한 Llama 2 교육에 대한 간단한 가이드 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1970155타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
Amazon SageMaker Canvas 및 Amazon Bedrock | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1970157타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
Amazon Bedrock용 에이전트 및 기술 자료를 사용하여 문서 및 데이터 검색을 위한 챗봇 자동화 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1970733타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
Amazon Transcribe Call Analytics를 사용한 AI 기반 요약으로 고객 서비스 효율성 향상 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1969857타임 스탬프 : 30년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Cohere Command R 및 R+를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1969589타임 스탬프 : 29년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Databricks DBRX를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968564타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon Bedrock의 기술 자료를 통해 단일 문서에 대한 질문이 단순화됩니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968566타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
SKALE과 Virtualness의 글로벌 파트너십, 블록체인의 힘을 활용해 스포츠, 창작자, 기업을 위한 팬 참여를 재구상 소스 클러스터 : CryptoPotato 소스 노드 : 1968166타임 스탬프 : 25년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker에 Hugging Face(PyAnnote) 스피커 분할 모델을 비동기 엔드포인트로 배포 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968300타임 스탬프 : 25년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock | 고급 라우팅 기술로 대화형 AI 향상 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968035타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일
Amazon Engineering용 Amazon SageMaker에 대한 인간 및 AI 피드백을 통해 LLM 성능 개선 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1968037타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker Studio 로컬 모드 및 Docker 지원으로 ML 워크플로 가속화 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1967767타임 스탬프 : 23년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock용 기술 자료를 사용하여 확장 가능하고 안전하며 안정적인 RAG 애플리케이션 구축 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1967439타임 스탬프 : 23년 2024월 XNUMX일
Amazon Personalize 솔루션에 대한 자동 교육 소개 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1966209타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
LLM 배포 비용을 평균 50% 절감하는 Amazon SageMaker의 새로운 추론 기능을 위해 Kubernetes Operators를 사용하세요 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1966211타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock에 호스팅된 다중 모드 기반 모델을 사용하여 슬라이드 데크와 대화 – 2부 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 1966486타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일