LLM 배포 비용을 평균 50% 절감하는 Amazon SageMaker의 새로운 추론 기능을 위해 Kubernetes Operators를 사용하세요 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1966211
타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
SageMaker 추론
Amazon SageMaker Canvas 및 Amazon SageMaker Studio를 사용하여 코드 없는 기계 학습과 코드 우선 기계 학습 간에 원활하게 전환 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 3년 2024월 XNUMX일
이제 Upstage의 태양광 모델을 Amazon SageMaker JumpStart에서 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1962112
타임 스탬프 : 2년 2024월 XNUMX일
NVIDIA NIM 마이크로서비스와 Amazon SageMaker 통합을 사용하여 NVIDIA GPU에서 LLM 추론의 가격 대비 성능 최적화 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1957361
타임 스탬프 : 월 18, 2024
Amazon SageMaker 다중 모델 엔드포인트를 사용하여 계획되지 않고 급증하는 트래픽에 대해 ML 추론 실행 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 코드 Llama 70B를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 16년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker에서 변조 감지를 위한 컴퓨터 비전 모델 훈련 및 호스팅: 2부 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 31년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker에서 호스팅되는 다중 모드 기반 모델을 사용하여 슬라이드 데크와 대화 – 1부 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1943023
타임 스탬프 : 30년 2024월 XNUMX일
신경 아키텍처 검색 및 SageMaker 자동 모델 튜닝을 사용하여 BERT 모델의 추론 시간 단축 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Llama Guard를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 12월 20, 2023
Amazon SageMaker를 사용하여 Amazon Security Lake 데이터에서 사이버 보안 이상 현상을 식별합니다. 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1927919
타임 스탬프 : 12월 20, 2023
Amazon SageMaker를 사용하여 기존 ML 및 LLM을 쉽게 패키징 및 배포, 2부: SageMaker Studio의 대화형 사용자 경험 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1920475
타임 스탬프 : 11월 30, 2023
Amazon SageMaker를 사용하여 기존 ML 및 LLM을 쉽게 패키징 및 배포, 1부: PySDK 개선 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1920477
타임 스탬프 : 11월 30, 2023
코드 없는 Amazon SageMaker Canvas를 사용하여 Salesforce 데이터 클라우드에서 ML 민주화 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1918412
타임 스탬프 : 11월 27, 2023
Vector Engine과 함께 Amazon SageMaker JumpStart, Llama 2 및 Amazon OpenSearch Serverless를 사용하여 금융 서비스용 상황별 챗봇 구축 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1916785
타임 스탬프 : 11월 22, 2023
