AWS Inferentia и AWS Trainium обеспечивают минимальную стоимость развертывания моделей Llama 3 в Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1970432Отметка времени: 2 мая 2024
Произведите революцию в удовлетворении клиентов с помощью индивидуальных моделей вознаграждения для вашего бизнеса на Amazon SageMaker | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1970434Отметка времени: 2 мая 2024
Начните работу с Amazon Titan Text Embeddings V2: новая современная модель внедрения на Amazon Bedrock | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1970711Отметка времени: 2 мая 2024
Простое руководство по обучению Llama 2 с помощью AWS Trainium на Amazon SageMaker | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1970155Отметка времени: 1 мая 2024
Точная настройка и развертывание языковых моделей с помощью Amazon SageMaker Canvas и Amazon Bedrock | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1970157Отметка времени: 1 мая 2024
Cohere Command R и R+ теперь доступны в Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1969589Отметка времени: 29 Апрель, 2024
Databricks DBRX теперь доступен в Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1968564Отметка времени: 26 Апрель, 2024
Развертывание модели диаризации говорящего Hugging Face (PyAnnote) в Amazon SageMaker в качестве асинхронной конечной точки | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1968300Отметка времени: 25 Апрель, 2024
Повысьте производительность LLM с помощью отзывов людей и искусственного интеллекта об Amazon SageMaker для Amazon Engineering | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1968037Отметка времени: 24 Апрель, 2024
Ускорьте рабочие процессы машинного обучения с помощью локального режима Amazon SageMaker Studio и поддержки Docker | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1967767Отметка времени: 23 Апрель, 2024
Значительные новые возможности упрощают использование Amazon Bedrock для создания и масштабирования генеративных приложений искусственного интеллекта и достижения впечатляющих результатов | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1967437Отметка времени: 23 Апрель, 2024
Интегрируйте кластеры HyperPod с Active Directory для беспрепятственного входа в систему нескольких пользователей | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1967108Отметка времени: 22 Апрель, 2024
Используйте операторы Kubernetes для получения новых возможностей вывода в Amazon SageMaker, которые сокращают затраты на развертывание LLM в среднем на 50 % | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1966211Отметка времени: 19 Апрель, 2024
Модели Meta Llama 3 теперь доступны в Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1965892Отметка времени: 18 Апрель, 2024
Slack предоставляет встроенный и безопасный генеративный искусственный интеллект на базе Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1965894Отметка времени: 18 Апрель, 2024
Изучайте данные с легкостью: используйте SQL и преобразование текста в SQL в блокнотах Amazon SageMaker Studio JupyterLab | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1965234Отметка времени: 16 Апрель, 2024
Распределенное обучение и эффективное масштабирование с помощью библиотек Amazon SageMaker Parallel Model и Data Parallel | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1965236Отметка времени: 16 Апрель, 2024
Создавайте интерактивные приложения, основанные на знаниях, используя LlamaIndex и Llama 2-Chat | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1962479Отметка времени: 8 Апрель, 2024
Повысьте производительность вывода для моделей Mixtral и Llama 2 с помощью новых контейнеров Amazon SageMaker | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1962694Отметка времени: 8 Апрель, 2024
Понимание и прогнозирование городских островов тепла в Граменере с использованием геопространственных возможностей Amazon SageMaker | Веб-сервисы Amazon Исходный кластер: Машинное обучение AWS Исходный узел: 1961922Отметка времени: 5 Апрель, 2024