Search Results 18

AWS上で請求書処理を自動化するためのサーバーレスアプリケーションの構築

Goプログラミング言語を使用して、Amazon TextractとAWS Lambdaの使い方を学び、請求書画像を処理し、メタデータを抽出する方法を学びます

Amazon Textract による強化されたテーブル抽出の発表

Amazon Textractは、どんなドキュメントや画像からも自動的にテキスト、手書き文字、およびデータを抽出する機械学習（ML）サービスですAmazon Textractには、AnalyzeDocument API内にTables機能があり、どんなドキュメントからも自動的に表構造を抽出する機能がありますこの記事では、Tables機能における改善点について説明します[…]

Active Directoryグループ固有のIAMロールを使用して、ユーザーをAmazon SageMaker Studioにオンボードします

Amazon SageMaker Studioは、機械学習（ML）のためのWebベースの統合開発環境（IDE）であり、MLモデルを構築、トレーニング、デバッグ、展開、監視することができますAWSアカウントとリージョンでStudioをプロビジョニングするためには、まずAmazon SageMakerドメインを作成する必要がありますこれは、あなたのML環境をカプセル化する構造ですより具体的には、SageMakerドメイン[...]

テクノロジー・イノベーション・インスティテュートは、最新鋭のFalcon LLM 40BファウンデーションモデルをAmazon SageMakerでトレーニングします

このブログ投稿は、AI-Cross Centerユニットの執行役員であり、TIIのLLMプロジェクトのプロジェクトリーダーであるDr. Ebtesam Almazrouei氏と共同執筆されましたアブダビの先進技術研究委員会の応用研究柱であるアラブ首長国連邦（UAE）のTechnology Innovation Institute（TII）は、基礎となる大規模言語モデルであるFalcon LLMを立ち上げました

Amazon SageMaker Canvas を使用して、更新されたデータセットを使用して ML モデルを再トレーニングし、一括予測を自動化します

Amazon SageMaker Canvasにおいて、更新されたデータセットで機械学習（ML）モデルを再トレーニングし、バッチ予測ワークフローを自動化することができますこれにより、モデルの性能を常に学習し改善し、効率を高めることができますMLモデルの効果は、トレーニングに使用されるデータの品質と関連性に依存します時間が経つにつれて、[...]

Amazon Lexのチャットボット開発ライフサイクルをテストベンチで加速化する

Amazon Lexは、ボットの開発者がシステムのスケーリング前にエラー、欠陥、またはバグを特定し、ボットが特定の要件、ニーズ、および期待を満たしているかどうかを確認するために、テスト工程が必要です新しいボットテストソリューションであるTest Workbenchを発表し、ボットテストプロセスを簡素化、自動化するためのツールを提供することを喜んでいます[…].

Amazon SageMakerを使用してOpenChatkitモデルを利用したカスタムチャットボットアプリケーションを構築する

オープンソースの大規模言語モデル（LLM）は、研究者、開発者、そして組織がこれらのモデルにアクセスしてイノベーションや実験を促進できるようになり、人気が高まっていますこれにより、オープンソースコミュニティからの協力が促進され、LLMの開発や改良に貢献することができますオープンソースのLLMは、モデルアーキテクチャ、トレーニングプロセス、トレーニングデータに透明性を提供し、研究者がモデルを理解することができます[…]

Amazon SageMaker で大規模なモデル推論 DLC を使用して Falcon-40B をデプロイする

先週、テクノロジー・イノベーション・インスティチュート（TII）は、オープンソースの基礎的な大規模言語モデル（LLM）であるTII Falcon LLMを発表しましたFalconは、Amazon SageMakerで1兆トークンでトレーニングされ、ハグイングフェイスのランキングでトップクラスのパフォーマンス（執筆時点での第1位）を誇り、llama-65Bなどの他のLLMよりも比較的軽量でホストするのに費用がかからないとされています[…]

AWS Inferentia2は、AWS Inferentia1をベースにしており、スループットが4倍に向上し、レイテンシが10倍低減されています

機械学習モデル（MLモデル）のサイズ、特に生成AIにとって、大規模言語モデル（LLM）やファウンデーションモデル（FM）のサイズは年々急速に増加しており、これらのモデルにはより高速で強力なアクセラレータが必要ですAWS Inferentia2は、LLMや生成AIの推論のコストを下げつつ、より高いパフォーマンスを提供するように設計されましたこの[...]

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