AWS Inferentia og AWS Trainium gir lavest kostnad for å distribuere Llama 3-modeller i Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1970432Tidstempel: Kan 2, 2024
Revolusjoner kundetilfredsheten med skreddersydde belønningsmodeller for virksomheten din på Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1970434Tidstempel: Kan 2, 2024
Kom i gang med Amazon Titan Text Embeddings V2: En ny state-of-the-art innebyggingsmodell på Amazon Bedrock | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1970711Tidstempel: Kan 2, 2024
Enkel guide til trening av Llama 2 med AWS Trainium på Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1970155Tidstempel: Kan 1, 2024
Finjuster og distribuer språkmodeller med Amazon SageMaker Canvas og Amazon Bedrock | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1970157Tidstempel: Kan 1, 2024
Cohere Command R og R+ er nå tilgjengelig i Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1969589Tidstempel: April 29, 2024
Databricks DBRX er nå tilgjengelig i Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1968564Tidstempel: April 26, 2024
Distribuer en Hugging Face (PyAnnote) høyttalerdiariseringsmodell på Amazon SageMaker som et asynkront endepunkt | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1968300Tidstempel: April 25, 2024
Forbedre LLM-ytelsen med tilbakemeldinger fra mennesker og AI på Amazon SageMaker for Amazon Engineering | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1968037Tidstempel: April 24, 2024
Akselerer ML-arbeidsflyter med Amazon SageMaker Studio Local Mode og Docker-støtte | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1967767Tidstempel: April 23, 2024
Betydelige nye muligheter gjør det enklere å bruke Amazon Bedrock til å bygge og skalere generative AI-applikasjoner – og oppnå imponerende resultater | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1967437Tidstempel: April 23, 2024
Integrer HyperPod-klynger med Active Directory for sømløs flerbrukerpålogging | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1967108Tidstempel: April 22, 2024
Bruk Kubernetes Operators for nye slutningsfunksjoner i Amazon SageMaker som reduserer LLM-implementeringskostnadene med 50 % i gjennomsnitt | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1966211Tidstempel: April 19, 2024
Meta Llama 3-modeller er nå tilgjengelig i Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1965892Tidstempel: April 18, 2024
Slack leverer innebygd og sikker generativ AI drevet av Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1965894Tidstempel: April 18, 2024
Utforsk data med letthet: Bruk SQL og tekst-til-SQL i Amazon SageMaker Studio JupyterLab-notatbøker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1965234Tidstempel: April 16, 2024
Distribuert opplæring og effektiv skalering med Amazon SageMaker Model Parallel and Data Parallel Libraries | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1965236Tidstempel: April 16, 2024
Bygg kunnskapsdrevne samtaleapplikasjoner ved å bruke LlamaIndex og Llama 2-Chat | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1962479Tidstempel: April 8, 2024
Øk slutningsytelsen for Mixtral- og Llama 2-modeller med nye Amazon SageMaker-beholdere | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1962694Tidstempel: April 8, 2024
Forstå og forutsi urbane varmeøyer ved Gramener ved å bruke Amazon SageMaker geospatiale muligheter | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1961922Tidstempel: April 5, 2024