Revolusjoner kundetilfredsheten med skreddersydde belønningsmodeller for virksomheten din på Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1970434Tidstempel: 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
Utvikle og trene store modeller kostnadseffektivt med Metaflow og AWS Trainium | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1969587Tidstempel: April 29, 2024
Revolusjonerende opplæring av store språkmodeller med Arcee og AWS Trainium | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1970974Tidstempel: April 29, 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
Demokratisering av tilgang til AI-utvikling: Samarbeid med Prime Intellect Kildeklynge: Myntfondet Kilde node: 1967637Tidstempel: April 23, 2024
Åpen kildekode observerbarhet for AWS Inferentia-noder i Amazon EKS-klynger | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1965567Tidstempel: April 17, 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
En sikker tilnærming til generativ AI med AWS | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1964954Tidstempel: April 16, 2024
Vana lanserer DAO som lar brukere kontrollere og selge Reddit-dataene sine – The Defiant Kildeklynge: Den trassende Kilde node: 1962425Tidstempel: April 4, 2024
Skaler LLM-er med PyTorch 2.0 FSDP på Amazon EKS – Del 2 | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1960833Tidstempel: April 1, 2024
Federert læring på AWS ved hjelp av FedML, Amazon EKS og Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1956500Tidstempel: Mar 15, 2024
Aktiver datadeling gjennom føderert læring: En policy-tilnærming for digitale sjefer | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1956731Tidstempel: Mar 15, 2024
Beste praksis for å bygge generative AI-applikasjoner på AWS | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1956733Tidstempel: Mar 14, 2024
Automatiser Amazon SageMaker Pipelines DAG-oppretting | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1953124Tidstempel: Februar 29, 2024
Fujitsu AI-strategi styrker dataintegrasjon, generative AI-evner med dedikert plattform og nye Fujitsu Uvance-tilbud Kildeklynge: JCN Newswire Kilde node: 1947780Tidstempel: Februar 13, 2024
Hvordan BigBasket forbedret AI-aktivert utsjekking i deres fysiske butikker ved å bruke Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1947388Tidstempel: Februar 13, 2024
Hvordan Booking.com moderniserte sitt ML-eksperimentrammeverk med Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1947114Tidstempel: Februar 12, 2024
Amazon SageMaker-modellens parallellbibliotek akselererer nå PyTorch FSDP-arbeidsbelastninger med opptil 20 % | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1928597Tidstempel: Desember 22, 2023
Sparsomhet møter nøyaktighet: Kostnadseffektiv opplæring av GPT NeoX- og Pythia-modeller med AWS Trainium | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 1924259Tidstempel: Desember 12, 2023