AWS Inferentia og AWS Trainium gir lavest kostnad for å distribuere Llama 3-modeller i Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2566191Tidstempel: Kan 2, 2024
Revolusjoner kundetilfredsheten med skreddersydde belønningsmodeller for virksomheten din på Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2566193Tidstempel: Kan 2, 2024
Kom i gang med Amazon Titan Text Embeddings V2: En ny state-of-the-art innebyggingsmodell på Amazon Bedrock | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2567174Tidstempel: Kan 2, 2024
Enkel guide til trening av Llama 2 med AWS Trainium på Amazon SageMaker | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2564067Tidstempel: Kan 1, 2024
Finjuster og distribuer språkmodeller med Amazon SageMaker Canvas og Amazon Bedrock | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2564069Tidstempel: Kan 1, 2024
Hvordan Fujitsu implementerte en global datamaskeringsarkitektur og demokratiserte data | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS Big Data Kilde node: 2566633Tidstempel: Kan 1, 2024
Cohere Command R og R+ er nå tilgjengelig i Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2561994Tidstempel: April 29, 2024
Databricks DBRX er nå tilgjengelig i Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2559198Tidstempel: April 26, 2024
Distribuer en Hugging Face (PyAnnote) høyttalerdiariseringsmodell på Amazon SageMaker som et asynkront endepunkt | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2558315Tidstempel: April 25, 2024
Evaluer tekstoppsummeringsmulighetene til LLM-er for forbedret beslutningstaking på AWS | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2558317Tidstempel: April 25, 2024
7 ende-til-ende MLOps-plattformer du må prøve i 2024 – KDnuggets Kildeklynge: KDnuggets Kilde node: 2557822Tidstempel: April 25, 2024
Forbedre LLM-ytelsen med tilbakemeldinger fra mennesker og AI på Amazon SageMaker for Amazon Engineering | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2556385Tidstempel: April 24, 2024
Forbedre nøyaktigheten av Amazon Rekognition Face Search med brukervektorer | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2557446Tidstempel: April 24, 2024
Akselerer ML-arbeidsflyter med Amazon SageMaker Studio Local Mode og Docker-støtte | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2555550Tidstempel: April 23, 2024
Betydelige nye muligheter gjør det enklere å bruke Amazon Bedrock til å bygge og skalere generative AI-applikasjoner – og oppnå imponerende resultater | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2555552Tidstempel: April 23, 2024
Integrer HyperPod-klynger med Active Directory for sømløs flerbrukerpålogging | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2554639Tidstempel: April 22, 2024
Bruk Kubernetes Operators for nye slutningsfunksjoner i Amazon SageMaker som reduserer LLM-implementeringskostnadene med 50 % i gjennomsnitt | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2551839Tidstempel: April 19, 2024
Snakk med glidebrettet ditt ved å bruke multimodale fundamentmodeller som er vert på Amazon Bedrock – Del 2 | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2552718Tidstempel: April 19, 2024
Meta lanserer sin Llama 3 åpen kildekode LLM på Amazon AWS – Tech Startups Kildeklynge: TechStartups Kilde node: 2551472Tidstempel: April 18, 2024
Meta Llama 3-modeller er nå tilgjengelig i Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services Kildeklynge: AWS maskinlæring Kilde node: 2553444Tidstempel: April 18, 2024