AWS Inferentia i AWS Trainium zapewniają najniższy koszt wdrożenia modeli Llama 3 w Amazon SageMaker JumpStart | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1970432Znak czasu: 2 maja 2024 r.
Zrewolucjonizuj zadowolenie klientów dzięki dostosowanym modelom wynagrodzeń dla Twojej firmy w Amazon SageMaker | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1970434Znak czasu: 2 maja 2024 r.
Zacznij korzystać z Amazon Titan Text Embeddings V2: nowy, najnowocześniejszy model osadzania na Amazon Bedrock | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1970711Znak czasu: 2 maja 2024 r.
Prosty przewodnik po szkoleniu Lamy 2 z AWS Trainium na Amazon SageMaker | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1970155Znak czasu: 1 maja 2024 r.
Dostosuj i wdrażaj modele językowe za pomocą Amazon SageMaker Canvas i Amazon Bedrock | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1970157Znak czasu: 1 maja 2024 r.
Cohere Command R i R+ są teraz dostępne w Amazon SageMaker JumpStart | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1969589Znak czasu: Kwiecień 29, 2024
Databricks DBRX jest teraz dostępny w Amazon SageMaker JumpStart | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1968564Znak czasu: Kwiecień 26, 2024
Wdróż model diaryzacji głośników Hugging Face (PyAnnote) w Amazon SageMaker jako asynchroniczny punkt końcowy | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1968300Znak czasu: Kwiecień 25, 2024
Popraw wydajność LLM dzięki opiniom ludzi i sztucznej inteligencji na temat Amazon SageMaker dla Amazon Engineering | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1968037Znak czasu: Kwiecień 24, 2024
Przyspiesz przepływ pracy ML dzięki obsłudze trybu lokalnego i obsługi Dockera Amazon SageMaker Studio | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1967767Znak czasu: Kwiecień 23, 2024
Znaczące nowe możliwości ułatwiają korzystanie z Amazon Bedrock do tworzenia i skalowania generatywnych aplikacji AI – i osiągania imponujących wyników | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1967437Znak czasu: Kwiecień 23, 2024
Zintegruj klastry HyperPod z usługą Active Directory, aby zapewnić bezproblemowe logowanie wielu użytkowników | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1967108Znak czasu: Kwiecień 22, 2024
Użyj operatorów Kubernetes, aby uzyskać nowe możliwości wnioskowania w Amazon SageMaker, które redukują koszty wdrożenia LLM średnio o 50% | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1966211Znak czasu: Kwiecień 19, 2024
Modele Meta Llama 3 są teraz dostępne w Amazon SageMaker JumpStart | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1965892Znak czasu: Kwiecień 18, 2024
Slack zapewnia natywną i bezpieczną generatywną sztuczną inteligencję obsługiwaną przez Amazon SageMaker JumpStart | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1965894Znak czasu: Kwiecień 18, 2024
Z łatwością eksploruj dane: korzystaj z SQL i Text-to-SQL w notatnikach Amazon SageMaker Studio JupyterLab | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1965234Znak czasu: Kwiecień 16, 2024
Rozproszone szkolenie i wydajne skalowanie za pomocą bibliotek Amazon SageMaker Model Parallel i Data Parallel | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1965236Znak czasu: Kwiecień 16, 2024
Twórz aplikacje konwersacyjne oparte na wiedzy, korzystając z LlamaIndex i Llama 2-Chat | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1962479Znak czasu: Kwiecień 8, 2024
Zwiększ wydajność wnioskowania dla modeli Mixtral i Llama 2 dzięki nowym kontenerom Amazon SageMaker | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1962694Znak czasu: Kwiecień 8, 2024
Zrozumienie i przewidywanie miejskich wysp ciepła w Gramener przy użyciu możliwości geoprzestrzennych Amazon SageMaker | Usługi internetowe Amazona Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1961922Znak czasu: Kwiecień 5, 2024