Hạt giống của sự thay đổi mô hình học máy (ML) đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, nhưng với khả năng tính toán gần như vô hạn sẵn có, sự phổ biến rộng rãi của dữ liệu và sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ ML, khách hàng trong các ngành đang nhanh chóng áp dụng và sử dụng ML. công nghệ để chuyển đổi doanh nghiệp của họ.
Mới gần đây, các ứng dụng AI sáng tạo đã thu hút sự chú ý và trí tưởng tượng của mọi người. Chúng tôi thực sự đang ở một điểm uốn thú vị trong việc áp dụng rộng rãi ML và chúng tôi tin rằng mọi trải nghiệm và ứng dụng của khách hàng sẽ được tái tạo bằng AI tổng quát.
AI sáng tạo là một loại AI có thể tạo ra nội dung và ý tưởng mới, bao gồm các cuộc hội thoại, câu chuyện, hình ảnh, video và âm nhạc. Giống như tất cả AI, AI tổng quát được cung cấp bởi các mô hình ML—các mô hình rất lớn được đào tạo trước trên khối dữ liệu khổng lồ và thường được gọi là các mô hình nền tảng (FM).
Kích thước và bản chất mục đích chung của FM làm cho chúng khác với các mô hình ML truyền thống, vốn thường thực hiện các tác vụ cụ thể, như phân tích văn bản để tìm cảm tính, phân loại hình ảnh và dự báo xu hướng.
Với các mô hình ML truyền thống, để đạt được từng nhiệm vụ cụ thể, bạn cần thu thập dữ liệu được gắn nhãn, đào tạo một mô hình và triển khai mô hình đó. Với các mô hình nền tảng, thay vì thu thập dữ liệu được gắn nhãn cho từng mô hình và đào tạo nhiều mô hình, bạn có thể sử dụng cùng một FM được đào tạo trước để điều chỉnh các tác vụ khác nhau. Bạn cũng có thể tùy chỉnh FM để thực hiện các chức năng dành riêng cho miền giúp phân biệt doanh nghiệp của mình, chỉ sử dụng một phần nhỏ dữ liệu và tính toán cần thiết để huấn luyện mô hình từ đầu.
AI sáng tạo có khả năng phá vỡ nhiều ngành công nghiệp bằng cách cách mạng hóa cách thức tạo và tiêu thụ nội dung. Sản xuất nội dung gốc, tạo mã, nâng cao dịch vụ khách hàng và tóm tắt tài liệu là những trường hợp sử dụng điển hình của AI tổng quát.
Khởi động Amazon SageMaker cung cấp các mô hình nguồn mở, được đào tạo trước cho nhiều loại vấn đề để giúp bạn bắt đầu với ML. Bạn có thể dần dần đào tạo và điều chỉnh các mô hình này trước khi triển khai. JumpStart cũng cung cấp các mẫu giải pháp thiết lập cơ sở hạ tầng cho các trường hợp sử dụng phổ biến và sổ ghi chép ví dụ thực thi cho ML với Amazon SageMaker.
Với hơn 600 mô hình được đào tạo trước có sẵn và đang phát triển mỗi ngày, JumpStart cho phép các nhà phát triển nhanh chóng và dễ dàng kết hợp các kỹ thuật ML tiên tiến vào quy trình sản xuất của họ. Bạn có thể truy cập các mô hình, mẫu giải pháp và ví dụ được đào tạo trước thông qua trang đích JumpStart trong Xưởng sản xuất Amazon SageMaker. Bạn cũng có thể truy cập các mô hình JumpStart bằng SageMaker Python SDK. Để biết thông tin về cách sử dụng các mô hình JumpStart theo lập trình, hãy xem Sử dụng các thuật toán khởi động SageMaker với các mô hình được đào tạo trước.
Vào tháng 2023 năm XNUMX, AWS ra mắt nền tảng Amazon, cung cấp cách xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI tổng quát thông qua các mô hình được đào tạo trước từ các công ty khởi nghiệp bao gồm Phòng thí nghiệm AI21, nhân loạivà AI ổn định. Amazon Bedrock cũng cung cấp quyền truy cập vào các mô hình nền tảng Titan, một nhóm các mô hình do AWS đào tạo nội bộ. Với trải nghiệm serverless của Amazon Bedrock, bạn có thể dễ dàng tìm thấy mô hình phù hợp với nhu cầu của mình, bắt đầu nhanh chóng, tùy chỉnh riêng các FM bằng dữ liệu của riêng bạn, cũng như dễ dàng tích hợp và triển khai chúng vào các ứng dụng của bạn bằng các công cụ và khả năng AWS mà bạn quen thuộc với (bao gồm tích hợp với các tính năng SageMaker ML như Thử nghiệm Amazon SageMaker để thử nghiệm các mô hình khác nhau và Đường ống Amazon SageMaker để quản lý FM của bạn trên quy mô lớn) mà không phải quản lý bất kỳ cơ sở hạ tầng nào.
Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cách triển khai các mô hình AI tạo hình ảnh và văn bản từ JumpStart bằng cách sử dụng Bộ công cụ phát triển đám mây AWS (AWS CDK). AWS CDK là một khung phát triển phần mềm mã nguồn mở để xác định tài nguyên ứng dụng đám mây của bạn bằng các ngôn ngữ lập trình quen thuộc như Python.
Chúng tôi sử dụng mô hình Khuếch tán ổn định để tạo hình ảnh và mô hình FLAN-T5-XL cho hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và tạo văn bản từ Ôm mặt trong JumpStart.
Tổng quan về giải pháp
Ứng dụng web được xây dựng trên Hợp lý hóa, một thư viện Python nguồn mở giúp dễ dàng tạo và chia sẻ các ứng dụng web tùy chỉnh, đẹp mắt cho ML và khoa học dữ liệu. Chúng tôi lưu trữ ứng dụng web bằng cách sử dụng Dịch vụ container đàn hồi Amazon (Amazon ECS) với Cổng xa AWS và nó được truy cập thông qua Cân bằng tải ứng dụng. Fargate là công nghệ mà bạn có thể sử dụng với Amazon ECS để chạy container mà không cần phải quản lý máy chủ hoặc cụm hoặc máy ảo. Các điểm cuối mô hình AI tổng quát được khởi chạy từ hình ảnh JumpStart trong Đăng ký container đàn hồi Amazon (ECR của Amazon). Dữ liệu mô hình được lưu trữ trên Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) trong tài khoản JumpStart. Ứng dụng web tương tác với các mô hình thông qua Cổng API Amazon và AWS Lambda chức năng như trong sơ đồ sau.
API Gateway cung cấp cho ứng dụng web và các ứng dụng khách khác một giao diện RESTful tiêu chuẩn, đồng thời che chắn các chức năng Lambda giao tiếp với mô hình. Điều này đơn giản hóa mã ứng dụng khách sử dụng các mô hình. Các điểm cuối API Gateway có thể truy cập công khai trong ví dụ này, cho phép khả năng mở rộng kiến trúc này để triển khai các điểm khác nhau kiểm soát truy cập API và tích hợp với các ứng dụng khác.
Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các bước sau:
- cài đặt Giao diện dòng lệnh AWS (AWS CLI) và AWS CDK v2 trên máy cục bộ của bạn.
- Sao chép và thiết lập ứng dụng AWS CDK.
- Triển khai ứng dụng AWS CDK.
- Sử dụng mô hình AI tạo ảnh.
- Sử dụng mô hình AI tạo văn bản.
- Xem các tài nguyên đã triển khai trên Bảng điều khiển quản lý AWS.
Chúng tôi cung cấp tổng quan về mã trong dự án này trong phần phụ lục ở cuối bài đăng này.
Điều kiện tiên quyết
Bạn phải có các điều kiện tiên quyết sau:
Bạn có thể triển khai cơ sở hạ tầng trong hướng dẫn này từ máy tính cục bộ của mình hoặc bạn có thể sử dụng Đám mây AWS9 làm máy trạm triển khai của bạn. AWS Cloud9 được cài sẵn AWS CLI, AWS CDK và Docker. Nếu bạn chọn AWS Cloud9, tạo môi trường từ Bảng điều khiển AWS.
Chi phí ước tính để hoàn thành bài đăng này là 50 đô la, giả sử bạn để tài nguyên chạy trong 8 giờ. Đảm bảo bạn xóa các tài nguyên bạn tạo trong bài đăng này để tránh bị tính phí liên tục.
Cài đặt AWS CLI và AWS CDK trên máy cục bộ của bạn
Nếu bạn chưa có AWS CLI trên máy cục bộ của mình, hãy tham khảo Cài đặt hoặc cập nhật phiên bản mới nhất của AWS CLI và Định cấu hình AWS CLI.
Cài đặt AWS CDK Toolkit trên toàn cầu bằng cách sử dụng lệnh trình quản lý gói nút sau:
Chạy lệnh sau để xác minh cài đặt chính xác và in số phiên bản của AWS CDK:
Đảm bảo rằng bạn đã cài đặt Docker trên máy cục bộ của mình. Ban hành lệnh sau để xác minh phiên bản:
Sao chép và thiết lập ứng dụng AWS CDK
Trên máy cục bộ của bạn, sao chép ứng dụng AWS CDK bằng lệnh sau:
Điều hướng đến thư mục dự án:
Trước khi triển khai ứng dụng, hãy xem lại cấu trúc thư mục:
Sản phẩm stack
thư mục chứa mã cho từng ngăn xếp trong ứng dụng AWS CDK. Các code
thư mục chứa mã cho các hàm Lambda. Kho lưu trữ cũng chứa ứng dụng web nằm trong thư mục web-app
.
Sản phẩm cdk.json
tệp cho Bộ công cụ AWS CDK biết cách chạy ứng dụng của bạn.
Ứng dụng này đã được thử nghiệm trong us-east-1
Khu vực, nhưng nó sẽ hoạt động ở bất kỳ Khu vực nào có các dịch vụ cần thiết và loại phiên bản suy luận ml.g4dn.4xlarge
quy định tại app.py
.
Thiết lập môi trường ảo
Dự án này được thiết lập giống như một dự án Python tiêu chuẩn. Tạo môi trường ảo Python bằng mã sau:
Sử dụng lệnh sau để kích hoạt môi trường ảo:
Nếu bạn đang sử dụng nền tảng Windows, hãy kích hoạt môi trường ảo như sau:
Sau khi môi trường ảo được kích hoạt, hãy nâng cấp pip lên phiên bản mới nhất:
Cài đặt các phụ thuộc bắt buộc:
Trước khi triển khai bất kỳ ứng dụng AWS CDK nào, bạn cần khởi động một không gian trong tài khoản của mình và Khu vực mà bạn đang triển khai. Để khởi động trong Vùng mặc định của bạn, hãy đưa ra lệnh sau:
Nếu bạn muốn triển khai vào một tài khoản và Khu vực cụ thể, hãy đưa ra lệnh sau:
Để biết thêm thông tin về thiết lập này, hãy truy cập Bắt đầu với AWS CDK.
Cấu trúc ngăn xếp ứng dụng AWS CDK
Ứng dụng AWS CDK chứa nhiều ngăn xếp, như thể hiện trong sơ đồ sau.
Bạn có thể liệt kê các ngăn xếp trong ứng dụng AWS CDK của mình bằng lệnh sau:
Sau đây là các lệnh AWS CDK hữu ích khác:
- cdk ls – Liệt kê tất cả các ngăn xếp trong ứng dụng
- tổng hợp cdk – Phát ra tổng hợp Hình thành đám mây AWS mẫu
- triển khai cdk – Triển khai ngăn xếp này vào tài khoản và Khu vực AWS mặc định của bạn
- cdk khác – So sánh ngăn xếp đã triển khai với trạng thái hiện tại
- tài liệu cdk – Mở tài liệu AWS CDK
Phần tiếp theo hướng dẫn bạn cách triển khai ứng dụng AWS CDK.
Triển khai ứng dụng AWS CDK
Ứng dụng AWS CDK sẽ được triển khai tới Khu vực mặc định dựa trên cấu hình máy trạm của bạn. Nếu bạn muốn bắt buộc triển khai ở một Khu vực cụ thể, hãy đặt AWS_DEFAULT_REGION
biến môi trường tương ứng.
Tại thời điểm này, bạn có thể triển khai ứng dụng AWS CDK. Trước tiên, bạn khởi chạy ngăn xếp mạng VPC:
Nếu bạn được nhắc, hãy nhập y
để tiến hành triển khai. Bạn sẽ thấy danh sách các tài nguyên AWS đang được cung cấp trong ngăn xếp. Bước này mất khoảng 3 phút để hoàn thành.
Sau đó, bạn khởi chạy ngăn xếp ứng dụng web:
Sau khi phân tích ngăn xếp, AWS CDK sẽ hiển thị danh sách tài nguyên trong ngăn xếp. Nhập y để tiến hành triển khai. Bước này mất khoảng 5 phút.
Ghi chú xuống WebApplicationServiceURL
từ đầu ra để sử dụng sau này. Bạn cũng có thể truy xuất nó trên bảng điều khiển AWS CloudFormation, bên dưới GenerativeAiDemoWebStack
đầu ra ngăn xếp.
Bây giờ, hãy khởi chạy ngăn xếp điểm cuối mô hình AI tạo hình ảnh:
Bước này mất khoảng 8 phút. Điểm cuối mô hình tạo hình ảnh được triển khai, giờ đây chúng ta có thể sử dụng nó.
Sử dụng mô hình AI tạo ảnh
Ví dụ đầu tiên minh họa cách sử dụng Khuếch tán ổn định, một kỹ thuật lập mô hình tổng quát mạnh mẽ cho phép tạo hình ảnh chất lượng cao từ lời nhắc văn bản.
- Truy cập ứng dụng web bằng cách sử dụng
WebApplicationServiceURL
từ đầu ra củaGenerativeAiDemoWebStack
trong trình duyệt của bạn. - Trong ngăn dẫn hướng, chọn Tạo hình ảnh.
- Sản phẩm Tên điểm cuối SageMaker và Url API GW các trường sẽ được điền trước nhưng bạn có thể thay đổi lời nhắc cho mô tả hình ảnh nếu muốn.
- Chọn Tạo hình ảnh.
- Ứng dụng sẽ thực hiện cuộc gọi đến điểm cuối SageMaker. Phải mất một vài giây. Một hình ảnh với các đặc điểm trong mô tả hình ảnh của bạn sẽ được hiển thị.
Sử dụng mô hình AI tạo văn bản
Ví dụ thứ hai xoay quanh việc sử dụng mô hình FLAN-T5-XL, là mô hình nền tảng hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), để đạt được khả năng học theo ngữ cảnh để tạo văn bản đồng thời giải quyết phạm vi hiểu biết rộng về ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và ngôn ngữ tự nhiên. nhiệm vụ tạo ngôn ngữ (NLG).
Một số môi trường có thể giới hạn số lượng điểm cuối mà bạn có thể khởi chạy cùng một lúc. Trong trường hợp này, bạn có thể khởi chạy một điểm cuối SageMaker tại một thời điểm. Để dừng điểm cuối SageMaker trong ứng dụng AWS CDK, bạn phải hủy ngăn xếp điểm cuối đã triển khai và trước khi khởi chạy ngăn xếp điểm cuối khác. Để tắt điểm cuối mô hình AI tạo hình ảnh, hãy đưa ra lệnh sau:
Sau đó khởi chạy ngăn xếp điểm cuối mô hình AI tạo văn bản:
Nhập y tại các dấu nhắc.
Sau khi khởi chạy ngăn xếp điểm cuối mô hình tạo văn bản, hãy hoàn tất các bước sau:
- Quay lại ứng dụng web và chọn Tạo văn bản trong khung điều hướng.
- Sản phẩm Bối cảnh đầu vào trường được điền sẵn cuộc trò chuyện giữa khách hàng và nhân viên hỗ trợ về sự cố với điện thoại của khách hàng, nhưng bạn có thể nhập ngữ cảnh của riêng mình nếu muốn.
- Bên dưới ngữ cảnh, bạn sẽ tìm thấy một số truy vấn được điền sẵn trên trình đơn thả xuống. Chọn một truy vấn và chọn Tạo phản hồi.
- Bạn cũng có thể nhập truy vấn của riêng mình trong Truy vấn đầu vào trường rồi chọn Tạo phản hồi.
Xem các tài nguyên đã triển khai trên bảng điều khiển
Trên bảng điều khiển AWS CloudFormation, hãy chọn Stacks trong ngăn điều hướng để xem các ngăn xếp được triển khai.
Trên bảng điều khiển Amazon ECS, bạn có thể thấy các cụm trên Cụm .
Trên bảng điều khiển AWS Lambda, bạn có thể thấy các chức năng trên Chức năng .
Trên bảng điều khiển Cổng API, bạn có thể thấy các điểm cuối Cổng API trên API .
Trên bảng điều khiển SageMaker, bạn có thể thấy các điểm cuối của mô hình đã triển khai trên Điểm cuối .
Khi các ngăn xếp được khởi chạy, một số tham số sẽ được tạo. Chúng được lưu trữ trong Cửa hàng thông số trình quản lý hệ thống AWS. Để xem chúng, hãy chọn Cửa hàng thông số trong ngăn điều hướng trên Người quản lý hệ thống AWS giao diện điều khiển.
Làm sạch
Để tránh chi phí không cần thiết, hãy dọn sạch tất cả cơ sở hạ tầng được tạo bằng lệnh sau trên máy trạm của bạn:
đăng ký hạng mục thi y
tại dấu nhắc. Bước này mất khoảng 10 phút. Kiểm tra xem tất cả tài nguyên đã bị xóa trên bảng điều khiển chưa. Đồng thời xóa bộ chứa nội dung S3 do AWS CDK tạo trên bảng điều khiển Amazon S3 cũng như kho lưu trữ nội dung trên Amazon ECR.
Kết luận
Như đã trình bày trong bài đăng này, bạn có thể sử dụng AWS CDK để triển khai các mô hình AI tổng quát trong JumpStart. Chúng tôi đã trình bày một ví dụ về tạo hình ảnh và một ví dụ về tạo văn bản bằng cách sử dụng giao diện người dùng được hỗ trợ bởi Streamlit, Lambda và API Gateway.
Giờ đây, bạn có thể xây dựng các dự án AI tổng quát của mình bằng cách sử dụng các mô hình AI được đào tạo trước trong JumpStart. Bạn cũng có thể mở rộng dự án này để tinh chỉnh các mô hình nền tảng cho trường hợp sử dụng của mình và kiểm soát quyền truy cập vào các điểm cuối API Gateway.
Chúng tôi mời bạn thử nghiệm giải pháp và đóng góp cho dự án trên GitHub. Chia sẻ suy nghĩ của bạn về hướng dẫn này trong phần bình luận!
tóm tắt giấy phép
Mã mẫu này được cung cấp theo giấy phép MIT đã sửa đổi. xem GIẤY PHÉP tập tin để biết thêm thông tin. Ngoài ra, hãy xem xét các giấy phép tương ứng cho khuếch tán ổn định và flan-t5-xl người mẫu trên Ôm Mặt.
Giới thiệu về tác giả
Hantzley Tauckoor là Trưởng nhóm Kiến trúc Giải pháp Đối tác APJ có trụ sở tại Singapore. Ông có 20 năm kinh nghiệm trong ngành CNTT-TT trải rộng trên nhiều lĩnh vực chức năng, bao gồm kiến trúc giải pháp, phát triển kinh doanh, chiến lược bán hàng, tư vấn và lãnh đạo. Ông lãnh đạo một nhóm Kiến trúc sư giải pháp cấp cao giúp các đối tác phát triển các giải pháp chung, xây dựng khả năng kỹ thuật và hướng dẫn họ trong giai đoạn triển khai khi khách hàng di chuyển và hiện đại hóa ứng dụng của họ sang AWS.
Kwonyul Choi là CTO tại BBITALK, một công ty khởi nghiệp về nền tảng chăm sóc sắc đẹp của Hàn Quốc, có trụ sở tại Seoul. Trước khi đảm nhận vai trò này, Kownyul từng là Kỹ sư phát triển phần mềm tại AWS, tập trung vào AWS CDK và Amazon SageMaker.
Arunprasath Shankar là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia AI / ML cấp cao của AWS, giúp khách hàng toàn cầu mở rộng quy mô các giải pháp AI của họ một cách hiệu quả và hiệu quả trên đám mây. Khi rảnh rỗi, Arun thích xem phim khoa học viễn tưởng và nghe nhạc cổ điển.
Satish Upreti là Trưởng nhóm Di chuyển PSA và Bảo mật SME trong tổ chức đối tác ở APJ. Satish có 20 năm kinh nghiệm về các công nghệ đám mây riêng và đám mây công cộng tại chỗ. Kể từ khi gia nhập AWS vào tháng 2020 năm XNUMX với tư cách là chuyên gia di chuyển, anh ấy đã cung cấp lời khuyên và hỗ trợ kỹ thuật chuyên sâu cho các đối tác AWS để lập kế hoạch và triển khai các hoạt động di chuyển phức tạp.
Phụ lục: Mã hướng dẫn
Trong phần này, chúng tôi cung cấp tổng quan về mã trong dự án này.
Ứng dụng AWS CDK
Ứng dụng AWS CDK chính có trong app.py
tập tin trong thư mục gốc. Dự án bao gồm nhiều ngăn xếp, vì vậy chúng tôi phải nhập các ngăn xếp:
Chúng tôi xác định các mô hình AI tổng quát của mình và nhận các URI liên quan từ SageMaker:
Hàm get_sagemaker_uris truy xuất tất cả thông tin mô hình từ JumpStart. Nhìn thấy script/sagemaker_uri.py
.
Sau đó, chúng tôi khởi tạo các ngăn xếp:
Ngăn xếp đầu tiên khởi chạy là ngăn xếp VPC, GenerativeAiVpcNetworkStack. Ngăn xếp ứng dụng web, GenerativeAiDemoWebStack, phụ thuộc vào ngăn xếp VPC. Sự phụ thuộc được thực hiện thông qua việc truyền tham số vpc=network_stack.vpc.
Xem app.py
cho mã đầy đủ.
ngăn xếp mạng VPC
Trong ngăn xếp GenerativeAiVpcNetworkStack, chúng tôi tạo một VPC có mạng con công cộng và mạng con riêng trải rộng trên hai Vùng sẵn sàng:
Xem /stack/generative_ai_vpc_network_stack.py
cho mã đầy đủ.
Ngăn xếp ứng dụng web demo
Trong ngăn xếp GenerativeAiDemoWebStack, chúng tôi khởi chạy các hàm Lambda và các điểm cuối Cổng API tương ứng qua đó ứng dụng web tương tác với các điểm cuối của mô hình SageMaker. Xem đoạn mã sau:
Ứng dụng web được chứa và lưu trữ trên Amazon ECS với Fargate. Xem đoạn mã sau:
Xem /stack/generative_ai_demo_web_stack.py
cho mã đầy đủ.
Tạo hình ảnh ngăn xếp điểm cuối mô hình SageMaker
Ngăn xếp GenerativeAiTxt2imgSagemakerStack tạo điểm cuối mô hình tạo hình ảnh từ JumpStart và lưu trữ tên điểm cuối trong Cửa hàng tham số của Trình quản lý hệ thống. Tham số này sẽ được ứng dụng web sử dụng. Xem đoạn mã sau:
Xem /stack/generative_ai_txt2img_sagemaker_stack.py
cho mã đầy đủ.
NLU và ngăn xếp điểm cuối mô hình SageMaker tạo văn bản
Ngăn xếp GenerativeAiTxt2nluSagemakerStack tạo NLU và điểm cuối mô hình tạo văn bản từ JumpStart và lưu trữ tên điểm cuối trong Cửa hàng tham số của Trình quản lý hệ thống. Tham số này cũng sẽ được ứng dụng web sử dụng. Xem đoạn mã sau:
Xem /stack/generative_ai_txt2nlu_sagemaker_stack.py
cho mã đầy đủ.
Ứng dụng web
Ứng dụng web nằm trong /web-app
danh mục. Nó là một ứng dụng Streamlit được đóng gói theo Dockerfile
:
Để tìm hiểu thêm về Streamlit, xem Tài liệu hợp lý.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
- Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-generative-ai-models-from-amazon-sagemaker-jumpstart-using-the-aws-cdk/
- : có
- :là
- $ LÊN
- 1
- 10
- 100
- 20
- 20 năm
- 2020
- 2023
- 7
- 8
- 9
- a
- Giới thiệu
- truy cập
- truy cập
- có thể truy cập
- cho phù hợp
- Tài khoản
- Đạt được
- ngang qua
- thích ứng
- giải quyết
- Nhận nuôi
- Nhận con nuôi
- thăng tiến
- tư vấn
- Đại lý
- AI
- Hỗ trợ AI
- AI / ML
- thuật toán
- Tất cả
- Cho phép
- Đã
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Cổng API Amazon
- Amazon SageMaker
- Khởi động Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- phân tích
- và
- bất kì
- api
- ứng dụng
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- ứng dụng
- Tháng Tư
- kiến trúc
- LÀ
- khu vực
- xung quanh
- AS
- Tài sản
- At
- sự chú ý
- Tháng Tám
- sẵn có
- có sẵn
- tránh
- AWS
- Đám mây AWS9
- Hình thành đám mây AWS
- AWS Lambda
- trở lại
- cân bằng
- dựa
- Bát
- BE
- đẹp
- Làm đẹp
- trước
- được
- Tin
- giữa
- bootstrap
- rộng
- trình duyệt
- xây dựng
- xây dựng
- kinh doanh
- phát triển kinh doanh
- các doanh nghiệp
- nhưng
- by
- cuộc gọi
- CAN
- khả năng
- Sức chứa
- bị bắt
- mà
- trường hợp
- trường hợp
- CD
- Trung tâm
- thay đổi
- đặc điểm
- tải
- kiểm tra
- Chọn
- khách hàng
- khách hàng
- đám mây
- Cloud9
- mã
- đến
- Chung
- thông thường
- hoàn thành
- phức tạp
- Tính
- máy tính
- Cấu hình
- An ủi
- xây dựng
- tư vấn
- tiêu thụ
- chứa
- Container
- chứa
- nội dung
- bối cảnh
- Góp phần
- điều khiển
- Conversation
- cuộc hội thoại
- sửa chữa
- Phí Tổn
- tạo
- tạo ra
- tạo ra
- tạo
- CTO
- Current
- khách hàng
- khách hàng
- kinh nghiệm khach hang
- Dịch Vụ CSKH
- khách hàng
- tùy chỉnh
- tiên tiến
- dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- ngày
- thập kỷ
- Mặc định
- Xác định
- chứng minh
- chứng minh
- Phụ thuộc
- phụ thuộc
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- Mô tả
- phá hủy
- phát triển
- phát triển
- Phát triển
- khác nhau
- Lôi thôi
- Giao diện
- Làm gián đoạn
- phu bến tàu
- tài liệu
- thực hiện
- dont
- xuống
- mỗi
- dễ dàng
- dễ dàng
- hiệu quả
- hiệu quả
- cho phép
- cho phép
- cuối
- Điểm cuối
- ky sư
- đăng ký hạng mục thi
- Môi trường
- môi trường
- ước tính
- Mỗi
- mỗi ngày
- tất cả mọi người
- ví dụ
- ví dụ
- thú vị
- kinh nghiệm
- thêm
- mở rộng
- Đối mặt
- sai
- quen
- gia đình
- Tính năng
- vài
- lĩnh vực
- Lĩnh vực
- Tập tin
- Tìm kiếm
- Tên
- Tập trung
- tiếp theo
- sau
- Trong
- Buộc
- Nền tảng
- phân số
- Khung
- từ
- Full
- chức năng
- chức năng
- chức năng
- cửa ngõ
- thu thập
- thu thập
- mục đích chung
- tạo ra
- thế hệ
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- đi
- Toàn cầu
- Toàn cầu
- Phát triển
- Có
- có
- he
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- chất lượng cao
- của mình
- Trang Chủ
- chủ nhà
- tổ chức
- GIỜ LÀM VIỆC
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- HTML
- http
- HTTPS
- Công nghệ Thông tin và Truyền thông
- ý tưởng
- if
- hình ảnh
- hình ảnh
- trí tưởng tượng
- thực hiện
- thực hiện
- nhập khẩu
- in
- Bao gồm
- kết hợp
- các ngành công nghiệp
- ngành công nghiệp
- Infinite
- Điểm uốn
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- cài đặt, dựng lên
- cài đặt
- cài đặt
- ví dụ
- thay vì
- tích hợp
- tích hợp
- tương tác
- Giao thức
- trong
- mời
- vấn đề
- IT
- tham gia
- chung
- jpg
- json
- Tiếng Hàn
- hạ cánh
- Ngôn ngữ
- Ngôn ngữ
- lớn
- một lát sau
- mới nhất
- phóng
- phát động
- ra mắt
- dẫn
- lãnh đạo
- Lãnh đạo
- Dẫn
- LEARN
- học tập
- Rời bỏ
- Thư viện
- Giấy phép
- giấy phép
- Lượt thích
- LIMIT
- Dòng
- Danh sách
- Listening
- Chức năng
- LLM
- tải
- địa phương
- nằm
- máy
- học máy
- Máy móc
- thực hiện
- Chủ yếu
- làm cho
- LÀM CHO
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- nhiều
- lớn
- Menu
- Might
- di chuyển
- di cư
- Phút
- MIT
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- hiện đại hóa
- sửa đổi
- chi tiết
- Phim Điện Ảnh
- nhiều
- Âm nhạc
- phải
- tên
- Tự nhiên
- Thiên nhiên
- THÔNG TIN
- Cần
- nhu cầu
- mạng
- Mới
- tiếp theo
- nút
- tại
- con số
- of
- Cung cấp
- on
- ONE
- đang diễn ra
- có thể
- mã nguồn mở
- Phần mềm mã nguồn mở
- mở ra
- or
- gọi món
- cơ quan
- nguyên
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- đầu ra
- kết thúc
- tổng quan
- riêng
- gói
- trang
- cửa sổ
- mô hình
- tham số
- thông số
- đối tác
- Đối tác
- Đi qua
- Thực hiện
- giai đoạn
- điện thoại
- hình ảnh
- kế hoạch
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Điểm
- khả năng
- Bài đăng
- tiềm năng
- -
- mạnh mẽ
- điều kiện tiên quyết
- In
- Trước khi
- riêng
- Vấn đề
- Sản lượng
- Lập trình
- ngôn ngữ lập trình
- dự án
- dự án
- cho
- cung cấp
- công khai
- Đám mây công cộng
- công khai
- Python
- truy vấn
- Mau
- phạm vi
- nhanh
- nhanh chóng
- sẵn sàng
- gần đây
- gọi
- về
- khu
- liên quan
- kho
- cần phải
- Yêu cầu
- tài nguyên
- Thông tin
- mà
- xem xét
- Cách mạng
- ngay
- Vai trò
- nguồn gốc
- chạy
- chạy
- nhà làm hiền triết
- bán hàng
- tương tự
- Quy mô
- khoa học viễn tưởng
- Khoa học
- xước
- sdk
- Thứ hai
- giây
- Phần
- an ninh
- xem
- hạt giống
- TỰ
- cao cấp
- tình cảm
- Seoul
- Không có máy chủ
- Các máy chủ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- thiết lập
- Chia sẻ
- thay đổi
- nên
- hiển thị
- cho thấy
- thể hiện
- Chương trình
- Đơn giản
- kể từ khi
- Singapore
- Kích thước máy
- nhỏ
- EMS
- So
- Phần mềm
- phát triển phần mềm
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- nguồn
- Không gian
- chuyên gia
- riêng
- quy định
- ổn định
- ngăn xếp
- Stacks
- Tiêu chuẩn
- bắt đầu
- khởi động
- Startups
- Bước
- Các bước
- Dừng
- là gắn
- hàng
- lưu trữ
- cửa hàng
- Những câu chuyện
- Chiến lược
- cấu trúc
- subnet
- hỗ trợ
- hệ thống
- mất
- Nhiệm vụ
- nhiệm vụ
- nhóm
- Kỹ thuật
- kỹ thuật
- Công nghệ
- Công nghệ
- nói
- mẫu
- thử nghiệm
- kiểm tra
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Kia là
- điều này
- Thông qua
- thời gian
- titan
- đến
- bộ công cụ
- công cụ
- truyền thống
- truyền thống
- Train
- đào tạo
- Hội thảo
- Chuyển đổi
- Xu hướng
- đúng
- thực sự
- XOAY
- hướng dẫn
- hai
- kiểu
- loại
- điển hình
- thường
- Dưới
- sự hiểu biết
- Tiết lộ
- cập nhật
- nâng cấp
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Giao diện người dùng
- sử dụng
- sử dụng
- khác nhau
- Lớn
- xác minh
- phiên bản
- thông qua
- Video
- Xem
- ảo
- hầu như
- Truy cập
- muốn
- là
- xem
- Đường..
- we
- web
- Ứng dụng web
- các dịch vụ web
- TỐT
- cái nào
- trong khi
- rộng
- Phạm vi rộng
- phổ biến rộng rãi
- Wikipedia
- sẽ
- cửa sổ
- với
- không có
- Công việc
- làm việc
- Luồng công việc
- máy trạm
- năm
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet
- khu vực Ace