AWS Inferentia та AWS Trainium забезпечують найнижчу вартість розгортання моделей Llama 3 в Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1970432Часова мітка: Травень 2, 2024
Зробіть революцію в задоволеності клієнтів за допомогою індивідуальних моделей винагороди для вашого бізнесу на Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1970434Часова мітка: Травень 2, 2024
Почніть роботу з Amazon Titan Text Embeddings V2: нова найсучасніша модель вбудовування на Amazon Bedrock | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1970711Часова мітка: Травень 2, 2024
Простий посібник із навчання Llama 2 за допомогою AWS Trainium на Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1970155Часова мітка: Травень 1, 2024
Точне налаштування та розгортання мовних моделей за допомогою Amazon SageMaker Canvas і Amazon Bedrock | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1970157Часова мітка: Травень 1, 2024
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
Databricks DBRX тепер доступний в Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1968564Часова мітка: Квітень 26, 2024
Розгорніть модель діаризації мовця Hugging Face (PyAnnote) на Amazon SageMaker як асинхронну кінцеву точку | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1968300Часова мітка: Квітень 25, 2024
Покращуйте продуктивність LLM за допомогою відгуків людей і ШІ на Amazon SageMaker для Amazon Engineering | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1968037Часова мітка: Квітень 24, 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
Значні нові можливості спрощують використання Amazon Bedrock для створення та масштабування генеративних програм штучного інтелекту та досягнення вражаючих результатів | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1967437Часова мітка: Квітень 23, 2024
Інтеграція кластерів HyperPod з Active Directory для безпроблемного входу кількох користувачів | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1967108Часова мітка: Квітень 22, 2024
Використовуйте оператори Kubernetes для нових можливостей висновку в Amazon SageMaker, які зменшують витрати на розгортання LLM у середньому на 50% | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1966211Часова мітка: Квітень 19, 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
Slack забезпечує власний і безпечний генеративний ШІ на основі Amazon SageMaker JumpStart | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1965894Часова 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
Розподілене навчання та ефективне масштабування за допомогою Amazon SageMaker Model Parallel і Data Parallel Libraries | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1965236Часова мітка: Квітень 16, 2024
Створюйте розмовні програми на базі знань за допомогою LlamaIndex і Llama 2-Chat | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1962479Часова мітка: Квітень 8, 2024
Підвищення продуктивності логічного висновку для моделей Mixtral і Llama 2 за допомогою нових контейнерів Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1962694Часова мітка: Квітень 8, 2024
Розуміння та прогнозування міських теплових островів у Граменері за допомогою геопросторових можливостей Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon Кластер джерел: AWS Машинне навчання Вихідний вузол: 1961922Часова мітка: Квітень 5, 2024