Learn more about Amazon SageMaker - Section 5
Как Amazon Music использует SageMaker с NVIDIA для оптимизации производительности тренировки и вывода МО и снижения затрат
В динамичном мире стриминга на Amazon Music каждый поиск песни, подкаста или плейлиста хранит в себе историю, настрое...
Путешествие KT по сокращению времени обучения модели видовых преобразователей с использованием Amazon SageMaker
KT Corporation - один из крупнейших провайдеров телекоммуникаций в Южной Корее, предлагающий широкий спектр услуг, вк...
Увеличение возможностей генерации с помощью LangChain, Amazon SageMaker JumpStart и семантического поиска MongoDB Atlas
Модели генеративного искусственного интеллекта имеют потенциал изменить область предпринимательской деятельности, но ...
Philips ускоряет разработку решений в области здравоохранения с помощью платформы MLOps, построенной на Amazon SageMaker
Это совместный блог с AWS и Philips. Philips - это компания в области здравоохранения, которая стремится улучшить жиз...
Настройте модели Whisper на Amazon SageMaker с помощью LoRA
Whisper - это модель автоматического распознавания речи (ASR), которая была обучена с использованием 680 000 часов на...
Модели основного видения и инжиниринг визуальных подсказок для приложений автономного вождения
Быстрое проектирование стало неотъемлемым навыком для всех, кто работает с большими языковыми моделями (LLM) для гене...
Реализуйте автоматическую настройку модели Amazon SageMaker с использованием выбранных заранее алгоритмов
AutoML позволяет быстро получать общие представления из ваших данных уже на начальном этапе жизненного цикла проекта ...
Управление моделями для моделей LoRA с использованием Llama2 и Amazon SageMaker
В эпоху больших данных и искусственного интеллекта компании постоянно ищут способы использовать эти технологии для по...
Улучшите и разверните Mistral 7B с помощью Amazon SageMaker JumpStart.
Сегодня мы рады объявить о возможности настройки модели Mistral 7B с использованием Amazon SageMaker JumpStart. Тепер...
Изучите передовые техники оптимизации гиперпараметров с помощью автоматической настройки модели Amazon SageMaker.
Создание высокоэффективных решений машинного обучения (ML) зависит от исследования и оптимизации параметров обучения,...
![RuPython AI](/assets/img/rupython/rupython.jpg)
- You may be interested
- Следует ли нам виртуализировать наши си...
- Как использовать чат-бота Claude 2 AI &...
- Atom Computing первой анонсировала созд...
- Как создать LLM с нуля
- Как мы можем смягчить проблему искажени...
- Типирование DataFrame для статического ...
- Top 12 лидеров в области Data Science, ...
- Бросить поиск работы в области науки о ...
- Изучение влияния бума искусственного ин...
- Раскрытие будущего искусственного интел...
- Веб-интерфейс речевого API Что работает...
- Автономные инновации в неопределенном мире
- Как программировать нейронную сеть
- Создание и проверка простых алгоритмов ...
- Исследование времени событий с помощью ...