Cohere Command R і R+ тепер доступні в Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1969589Часова мітка: Квітень 29, 2024
Прискорення робочих процесів ML за допомогою локального режиму Amazon SageMaker Studio та підтримки Docker | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1967767Часова мітка: Квітень 23, 2024
Моделі Meta Llama 3 тепер доступні в Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1965892Часова мітка: Квітень 18, 2024
Досліджуйте дані з легкістю: використовуйте SQL і Text-to-SQL у блокнотах Amazon SageMaker Studio JupyterLab | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1965234Часова мітка: Квітень 16, 2024
Плавний перехід між машинним навчанням без коду та машинним навчанням із використанням коду за допомогою Amazon SageMaker Canvas і Amazon SageMaker Studio | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1961283Часова мітка: Квітень 3, 2024
Збільште заряд своєї команди штучного інтелекту за допомогою Amazon SageMaker Studio: повний погляд на трансформацію платформи штучного інтелекту Deutsche Bahn | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1953298Часова мітка: Лютий 29, 2024
Навчіть і розмістіть модель комп’ютерного зору для виявлення втручання в Amazon SageMaker: Частина 2 | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1944096Часова мітка: Січень 31, 2024
Використовуйте дані про мобільність, щоб отримати інформацію за допомогою геопросторових можливостей Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1938140Часова мітка: Січень 17, 2024
Підвищення продуктивності в Amazon SageMaker Studio: представлення JupyterLab Spaces і генеративних інструментів ШІ | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1925385Часова мітка: Грудень 14, 2023
Налаштуйте Llama 2 за допомогою QLoRA та розгорніть його на Amazon SageMaker за допомогою AWS Inferentia2 | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1924682Часова мітка: Грудень 13, 2023
Зменште галюцинації за допомогою Retrieval Augmented Generation з використанням векторної бази даних Pinecone & Llama-2 від Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1921923Часова мітка: Грудень 6, 2023
Спробуйте новий і вдосконалений Amazon SageMaker Studio | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1919794Часова мітка: Грудень 1, 2023
Нове – редактор коду на основі Code-OSS VS Code Open Source тепер доступний в Amazon SageMaker Studio | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1919450Часова мітка: Листопад 30, 2023
Операціоналізація оцінювання LLM у масштабі за допомогою сервісів Amazon SageMaker Clarify і MLOps | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1921170Часова мітка: Листопад 29, 2023
Плануйте завдання для ноутбуків Amazon SageMaker і керуйте багатоетапними робочими процесами для ноутбуків за допомогою API | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1919097Часова мітка: Листопад 29, 2023
Прискорення розробки AI/ML у BMW Group за допомогою Amazon SageMaker Studio | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1917092Часова мітка: Листопад 24, 2023
Ваш посібник із генеративного ШІ та машинного навчання на AWS re:Invent 2023 | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1916456Часова мітка: Листопад 22, 2023
Використовуйте Amazon SageMaker Studio, щоб створити рішення для відповідей на питання RAG за допомогою Llama 2, LangChain і Pinecone для швидкого експериментування | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1915773Часова мітка: Листопад 20, 2023
Керування моделями для точно налаштованих моделей LoRA за допомогою Llama2 і Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1915459Часова мітка: Листопад 14, 2023
Виявлення та високочастотний моніторинг точкових джерел викидів метану за допомогою геопросторових можливостей Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1906007Часова мітка: Жовтень 25, 2023