AWS Inferentia と AWS Trainium は、Amazon SageMaker JumpStart | で Llama 3 モデルをデプロイするための最低コストを提供します。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2566191
タイムスタンプ： 2024 年 5 月 2 日
Amazon EC2
Amazon SageMaker で AWS Trainium を使用して Llama 2 をトレーニングするための簡単なガイド |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2564067
タイムスタンプ： 2024 年 5 月 1 日
Amazon SageMaker Canvas と Amazon Bedrock を使用して言語モデルを微調整してデプロイする |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2564069
タイムスタンプ： 2024 年 5 月 1 日
Amazon Bedrock のエージェントとナレッジベースを使用してドキュメントとデータを取得するためのチャットボットを自動化する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2568196
タイムスタンプ： 2024 年 5 月 1 日
Metaflow と AWS Trainium を使用して大規模なモデルをコスト効率よく開発およびトレーニングする |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2561992
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 29 日
Amazon EMR と AWS IAM Identity Center を使用して分析に企業 ID を使用する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2558699
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 26 日
HyperPod クラスターを Active Directory と統合して、シームレスなマルチユーザー ログインを実現 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2554639
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 22 日
Amazon SageMaker の新しい推論機能に Kubernetes Operator を使用すると、LLM デプロイメントコストが平均 50% 削減されます |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2551839
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 19 日
Amazon Bedrock でホストされているマルチモーダル基礎モデルを使用してスライドデッキに話しかける – パート 2 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2552718
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 19 日
Amazon EKS と Karpenter を通じて創薬のための AI トレーニングと推論をスケールする |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2552720
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 19 日
Amazon EKS クラスター内の AWS Inferentia ノードのオープンソースの可観測性 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2549583
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 17 日
NVIDIA GTC 2024 での AWS: AWS の生成 AI でイノベーションを加速 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2542668
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 11 日
AWS と Hugging Face を使用した北米でのジェネレーティブ AI ロードショー |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2533635
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 2 日
Gradient により、AWS Inferentia を使用して LLM ベンチマークをコスト効率よく簡単に行うことができます。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2537220
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 2 日
Amazon EKS で PyTorch 2.0 FSDP を使用して LLM をスケールする – パート 2 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2532703
タイムスタンプ： 2024 年 4 月 1 日
Amazon が Amazon EMR を使用して大規模な財務調整プロセスを最適化し、スケーラビリティとパフォーマンスを向上させた方法 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2529380
タイムスタンプ： 2024 年 3 月 28 日
BMC AMI zAdviser Enterprise と Amazon Bedrock で DevOps の成熟度を達成 |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード： 2528232
タイムスタンプ： 2024 年 3 月 27 日
