AWS Inferentia 및 AWS Trainium은 Amazon SageMaker JumpStart에서 Llama 3 모델을 배포하는 데 가장 저렴한 비용을 제공합니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2566191타임 스탬프 : 2024 년 5 월 2 일
Amazon SageMaker에서 귀하의 비즈니스에 맞는 맞춤형 보상 모델을 통해 고객 만족도를 혁신하세요 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2566193타임 스탬프 : 2024 년 5 월 2 일
Amazon Titan Text Embeddings V2 시작하기: Amazon Bedrock의 새로운 최첨단 임베딩 모델 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2567174타임 스탬프 : 2024 년 5 월 2 일
Amazon SageMaker에서 AWS Trainium을 사용한 Llama 2 교육에 대한 간단한 가이드 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2564067타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
Amazon SageMaker Canvas 및 Amazon Bedrock | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2564069타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
Fujitsu가 글로벌 데이터 메시 아키텍처를 구현하고 데이터를 민주화한 방법 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 빅 데이터 소스 노드 : 2566633타임 스탬프 : 2024 년 5 월 1 일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Cohere Command R 및 R+를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2561994타임 스탬프 : 29년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Databricks DBRX를 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2559198타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker에 Hugging Face(PyAnnote) 스피커 분할 모델을 비동기 엔드포인트로 배포 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2558315타임 스탬프 : 25년 2024월 XNUMX일
AWS에서 향상된 의사 결정을 위한 LLM의 텍스트 요약 기능 평가 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2558317타임 스탬프 : 25년 2024월 XNUMX일
7년에 시도해야 할 2024가지 엔드투엔드 MLOps 플랫폼 – KDnuggets 소스 클러스터 : 너 겟츠 소스 노드 : 2557822타임 스탬프 : 25년 2024월 XNUMX일
Amazon Engineering용 Amazon SageMaker에 대한 인간 및 AI 피드백을 통해 LLM 성능 개선 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2556385타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일
사용자 벡터를 통해 Amazon Rekognition Face Search의 정확성 향상 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2557446타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker Studio 로컬 모드 및 Docker 지원으로 ML 워크플로 가속화 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2555550타임 스탬프 : 23년 2024월 XNUMX일
중요한 새로운 기능을 통해 Amazon Bedrock을 사용하여 생성적 AI 애플리케이션을 더욱 쉽게 구축 및 확장하고 인상적인 결과를 얻을 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2555552타임 스탬프 : 23년 2024월 XNUMX일
원활한 다중 사용자 로그인을 위해 HyperPod 클러스터를 Active Directory와 통합 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2554639타임 스탬프 : 22년 2024월 XNUMX일
LLM 배포 비용을 평균 50% 절감하는 Amazon SageMaker의 새로운 추론 기능을 위해 Kubernetes Operators를 사용하세요 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2551839타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock에 호스팅된 다중 모드 기반 모델을 사용하여 슬라이드 데크와 대화 – 2부 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2552718타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
Meta는 Amazon AWS에서 Llama 3 오픈 소스 LLM을 출시합니다 – Tech Startups 소스 클러스터 : 테크스타트업 소스 노드 : 2551472타임 스탬프 : 18년 2024월 XNUMX일
이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Meta Llama 3 모델을 사용할 수 있습니다 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 2553444타임 스탬프 : 18년 2024월 XNUMX일