Learn more about Amazon SageMaker - Section 3

Сократите затраты на развертывание модели в среднем на 50% с использованием последних функций Amazon SageMaker.

Когда организации внедряют модели в производство, они постоянно ищут способы оптимизировать производительность своих ...

Масштабирование модели основания на сотни моделей с помощью Amazon SageMaker – Часть 1

По мере того, как демократизация моделей основных фондов (ФС) становится все более распространенной и растет спрос на...

Сократите задержку вывода реального времени с использованием стратегий маршрутизации Amazon SageMaker

Amazon SageMaker делает развертывание моделей машинного обучения (ML) простым для реального времени и предлагает широ...

«Новый редактор кода, основанный на Code-OSS VS Code Open Source, теперь доступен в Amazon SageMaker Studio»

Сегодня мы с радостью анонсируем поддержку Code Editor, нового интегрированной среды разработки (IDE) в Amazon SageMa...

Операционализировать оценку LLM в масштабе с использованием сервисов Amazon SageMaker Clarify и MLOps.

В последние годы большие языковые модели (БЯМ) стали популярными инструментами способными понимать, создавать и мани...

Ускорение подготовки данных для машинного обучения в Amazon SageMaker Canvas

Подготовка данных является важным шагом в любом рабочем процессе машинного обучения (ML), однако часто она включает в...

Ускорьте обучение модели глубокого обучения на 35% с помощью интеллектуального просеивания Amazon SageMaker

В современной быстро меняющейся среде искусственного интеллекта модели глубокого обучения оказались на передовом крае...

Планируйте задания блокнотов Amazon SageMaker и управляйте многошаговыми рабочими процессами блокнотов с использованием API.

Amazon SageMaker Studio предоставляет полностью управляемое решение для взаимодействия сотрудников дата-утилизаторов,...