Databricks DBRX が Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2559198タイムスタンプ: 2024 年 4 月 26 日
Hugging Face (PyAnnote) 話者ダイアライゼーション モデルを Amazon SageMaker に非同期エンドポイントとしてデプロイする |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2558315タイムスタンプ: 2024 年 4 月 25 日
Amazon Engineering 向け Amazon SageMaker で人間と AI のフィードバックを使用して LLM のパフォーマンスを向上させる |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2556385タイムスタンプ: 2024 年 4 月 24 日
Amazon SageMaker Studio ローカルモードと Docker サポートで ML ワークフローを高速化 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2555550タイムスタンプ: 2024 年 4 月 23 日
重要な新機能により、Amazon Bedrock を使用して生成 AI アプリケーションを構築および拡張することが容易になり、印象的な結果を達成できます。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2555552タイムスタンプ: 2024 年 4 月 23 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 ソースクラスター: AWS機械学習 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 ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2551839タイムスタンプ: 2024 年 4 月 19 日
Meta が Amazon AWS で Llama 3 オープンソース LLM を開始 – Tech Startups ソースクラスター: テックスタートアップ ソースノード: 2551472タイムスタンプ: 2024 年 4 月 18 日
Meta Llama 3 モデルが Amazon SageMaker JumpStart | で利用できるようになりました。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2553444タイムスタンプ: 2024 年 4 月 18 日
Slack は、Amazon SageMaker JumpStart を活用したネイティブで安全な生成 AI を提供します。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2560029タイムスタンプ: 2024 年 4 月 18 日
データを簡単に探索する: Amazon SageMaker Studio JupyterLab ノートブックで SQL および Text-to-SQL を使用する |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2548363タイムスタンプ: 2024 年 4 月 16 日
Amazon SageMaker モデル並列ライブラリおよびデータ並列ライブラリを使用した分散トレーニングと効率的なスケーリング |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2547334タイムスタンプ: 2024 年 4 月 16 日
LlamaIndex と Llama 2-Chat を使用して知識を活用した会話型アプリケーションを構築する |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2538674タイムスタンプ: 2024 年 4 月 8 日
新しい Amazon SageMaker コンテナで Mixtral および Llama 2 モデルの推論パフォーマンスを向上 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2538677タイムスタンプ: 2024 年 4 月 8 日
Amazon SageMaker 地理空間機能を使用したグラメナーの都市ヒートアイランドの理解と予測 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2536482タイムスタンプ: 2024 年 4 月 5 日
Nielsen Sports は、Amazon SageMaker マルチモデル エンドポイントを使用したビデオ分析で 75% のコスト削減を実現しました。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2535650タイムスタンプ: 2024 年 4 月 4 日
Amazon SageMaker Canvas と Amazon SageMaker Studio を使用して、ノーコード機械学習とコードファースト機械学習の間をシームレスに移行 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2534594タイムスタンプ: 2024 年 4 月 3 日
Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Serverless を使用して、製品を推奨するためのコンテキスト テキストおよび画像検索エンジンを構築します。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2534596タイムスタンプ: 2024 年 4 月 3 日
AWS IAM Identity Center を使用して Amazon SageMaker Canvas のシングルサインオン アクセスを有効にする: パート 2 |アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2537222タイムスタンプ: 2024 年 4 月 2 日
Upstage のソーラーモデルが Amazon SageMaker JumpStart | で利用できるようになりました。アマゾン ウェブ サービス ソースクラスター: AWS機械学習 ソースノード: 2537985タイムスタンプ: 2024 年 4 月 2 日