AWS Inferentia 및 AWS Trainium은 Amazon SageMaker JumpStart에서 Llama 3 모델을 배포하는 데 가장 저렴한 비용을 제공합니다 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 2024 년 5 월 2 일
아마존 세이지 메이커
Amazon SageMaker에서 귀하의 비즈니스에 맞는 맞춤형 보상 모델을 통해 고객 만족도를 혁신하세요 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 2024 년 5 월 2 일
Amazon Titan Text Embeddings V2 시작하기: Amazon Bedrock의 새로운 최첨단 임베딩 모델 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 2024 년 5 월 2 일
Amazon SageMaker에서 AWS Trainium을 사용한 Llama 2 교육에 대한 간단한 가이드 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Cohere Command R 및 R+를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 29년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Databricks DBRX를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker에 Hugging Face(PyAnnote) 스피커 분할 모델을 비동기 엔드포인트로 배포 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 25년 2024월 XNUMX일
Amazon Engineering용 Amazon SageMaker에 대한 인간 및 AI 피드백을 통해 LLM 성능 개선 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker Studio 로컬 모드 및 Docker 지원으로 ML 워크플로 가속화 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 23년 2024월 XNUMX일
중요한 새로운 기능을 통해 Amazon Bedrock을 사용하여 생성적 AI 애플리케이션을 더욱 쉽게 구축 및 확장하고 인상적인 결과를 얻을 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 23년 2024월 XNUMX일
원활한 다중 사용자 로그인을 위해 HyperPod 클러스터를 Active Directory와 통합 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 22년 2024월 XNUMX일
LLM 배포 비용을 평균 50% 절감하는 Amazon SageMaker의 새로운 추론 기능을 위해 Kubernetes Operators를 사용하세요 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Meta Llama 3 모델을 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 18년 2024월 XNUMX일
Slack은 Amazon SageMaker JumpStart로 구동되는 기본적이고 안전한 생성 AI를 제공합니다 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 18년 2024월 XNUMX일
손쉽게 데이터 탐색: Amazon SageMaker Studio JupyterLab 노트북에서 SQL 및 Text-to-SQL 사용 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 16년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker 모델 병렬 및 데이터 병렬 라이브러리를 통한 분산 교육 및 효율적인 확장 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 16년 2024월 XNUMX일
LlamaIndex 및 Llama 2-Chat을 사용하여 지식 기반 대화형 애플리케이션 구축 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 8년 2024월 XNUMX일
새로운 Amazon SageMaker 컨테이너를 사용하여 Mixtral 및 Llama 2 모델의 추론 성능 향상 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 8년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker 지리 공간적 기능을 사용하여 Gramener의 도시 열섬 이해 및 예측 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 5년 2024월 XNUMX일