мітка: MLops
Інтеграція кластерів HyperPod з Active Directory для безпроблемного входу кількох користувачів | Веб-сервіси Amazon
Amazon SageMaker HyperPod спеціально створено для прискорення тренування базової моделі (FM), усуваючи недиференційоване підняття важких речей, пов’язане з керуванням та оптимізацією великого тренування...
Найпопулярніші новини
Nielsen Sports бачить зниження витрат на аналіз відео на 75% за допомогою багатомодельних кінцевих точок Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon
Це гостьовий пост, написаний спільно з Таміром Рубінскі та Авіадом Араніасом з Nielsen Sports. Nielsen Sports...
Створіть систему контекстного пошуку тексту та зображень для рекомендацій продуктів за допомогою Amazon Bedrock і Amazon OpenSearch Serverless | Веб-сервіси Amazon
Зростання контекстного та семантичного пошуку зробило електронну комерцію та роздрібну торгівлю простим пошуком для споживачів. Пошукові системи та системи рекомендацій на базі...
Увімкніть єдиний доступ до Amazon SageMaker Canvas за допомогою AWS IAM Identity Center: частина 2 | Веб-сервіси Amazon
Amazon SageMaker Canvas дозволяє використовувати машинне навчання (ML) для створення прогнозів без необхідності писати код. Це робиться шляхом покриття...
Оптимізуйте співвідношення ціна-продуктивність висновку LLM на графічних процесорах NVIDIA за допомогою інтеграції Amazon SageMaker із мікросервісами NVIDIA NIM | Веб-сервіси Amazon
Мікросервіси NVIDIA NIM тепер інтегруються з Amazon SageMaker, дозволяючи розгортати провідні в галузі великі мовні моделі (LLM) і оптимізувати продуктивність і вартість моделі. Ви...
Інтегроване навчання на AWS за допомогою FedML, Amazon EKS і Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon
Цей пост написано спільно з Чаоян Хе, Аль Неварезом і Салманом Авестімером з FedML. Багато організацій...
AI and Big Data Expo North America оголошує список провідних спікерів
САНТА-КЛАРА, Каліфорнія, 7 березня 2024 р. – (ACN Newswire) – Штучний інтелект і Велика виставка в Північній Америці, провідна подія корпоративного штучного інтелекту, машин...
Автоматизуйте створення Amazon SageMaker Pipelines DAG | Веб-сервіси Amazon
Створення масштабованих і ефективних конвеєрів машинного навчання (ML) має вирішальне значення для оптимізації розробки, розгортання та керування моделями ML. У цій публікації ми...
Як Axfood забезпечує прискорене машинне навчання в усій організації за допомогою Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon
Це гостьовий пост, написаний Axfood AB. У цій публікації ми розповідаємо, як Axfood,...
Техніки та підходи для моніторингу великих мовних моделей на AWS | Веб-сервіси Amazon
Великі мовні моделі (LLM) зробили революцію в області обробки природної мови (NLP), покращивши такі завдання, як переклад мови, підсумовування тексту та аналіз настроїв....
Виявляйте аномалії у виробничих даних за допомогою Amazon SageMaker Canvas | Веб-сервіси Amazon
З використанням хмарних обчислень інструменти для великих даних і машинного навчання (ML), такі як Amazon Athena або Amazon SageMaker, стали доступними та придатними для використання...
Як BigBasket удосконалив перевірку з підтримкою штучного інтелекту у своїх фізичних магазинах за допомогою Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon
Цей пост написано спільно з Сантошем Вадді та Нандою Кішоре Татікондою з BigBasket. BigBasket є найбільшим в Індії...
Як Booking.com модернізував свою систему експериментів МЛ за допомогою Amazon SageMaker | Веб-сервіси Amazon
Цей допис написано спільно з Костею Кофманом і Дженні Токар з Booking.com. Як світовий лідер у...
Остання розвідка
