Search Results Clean Code

「Amazon SageMaker JumpStart上で、生成型AIベースのコンテンツモデレーションソリューションを構築する」

この記事では、マルチモーダルな事前学習と大規模な言語モデル（LLM）を使用した画像データのコンテンツモデレーションの新しい手法を紹介しますマルチモーダルな事前学習により、興味のある質問のセットに基づいて直接画像のコンテンツをクエリすることができ、モデルはこれらの質問に答えることができますこれにより、ユーザーは画像とチャットして、組織のポリシーに違反するような不適切なコンテンツが含まれているかを確認することができますLLMの強力な生成能力を利用して、安全/危険なラベルやカテゴリータイプを含む最終的な意思決定を生成しますさらに、プロンプトを設計することで、LLMに指定された出力形式（JSON形式など）を生成させることができます設計されたプロンプトテンプレートにより、LLMは画像がモデレーションポリシーに違反しているかどうかを判断し、違反のカテゴリーを特定し、なぜ違反しているのかを説明し、構造化されたJSON形式で出力を提供することができます

「Pandasによるデータクリーニング」

このステップバイステップのチュートリアルは、初心者向けであり、強力なPandasライブラリを使用してデータのクリーニングと前処理のプロセスをガイドします

Data science

GGMLとllama.cppを使用してLlamaモデルを量子化する

この記事では、私たちはGGMLとllama.cppを使用してファインチューニングされたLlama 2モデルを量子化しますその後、GGMLモデルをローカルで実行し、NF4、GPTQ、およびGGMLのパフォーマンスを比較します

AIの生成体験を向上させる Amazon SageMakerホスティングでのストリーミングサポートの導入

「Amazon SageMakerリアルタイム推論を通じたレスポンスストリーミングの提供を発表し、大変興奮していますこれにより、チャットボット、仮想アシスタント、音楽ジェネレータなどの生成型AIアプリケーションのインタラクティブな体験を構築する際に、SageMakerリアルタイム推論を使用してクライアントに連続的に推論レスポンスをストリーミングできるようになりましたこの新機能により、レスポンス全体が生成されるのを待つのではなく、利用可能な場合にすぐにレスポンスをストリーミング開始できますこれにより、生成型AIアプリケーションの最初のバイトまでの時間を短縮できますこの記事では、インタラクティブなチャットのユースケースに対して、新しいレスポンスストリーミング機能を使用したSageMakerリアルタイムエンドポイントを使用してストリーミングWebアプリケーションを構築する方法を紹介しますサンプルデモアプリケーションのUIにはStreamlitを使用しています」

データサイエンスのためのPython入門

基本に戻る：Pythonの設定とデータサイエンスでの役割を理解するための初心者向けガイド

Data science

Amazon SageMaker Model Cardの共有を利用して、モデルのガバナンスを向上させる

MLガバナンスの一環として利用可能なツールの1つは、Amazon SageMaker Model Cardsですこのツールは、モデルのライフサイクル全体でのドキュメントの集中管理と標準化を通じて、モデル情報の真実の単一ソースを作成する能力を持っています SageMakerモデルカードにより、モデルの設計、構築、トレーニング、評価からモデルのライフサイクルを可視化するために、モデルのドキュメント化方法を標準化することができますモデルカードは、監査やドキュメンテーションの目的で信頼性のあるビジネスおよび技術メタデータの真実の単一ソースとなることを目指していますモデルの重要な事実を提供するファクトシートとなります

Amazon SageMaker、HashiCorp Terraform、およびGitLab CI/CDを使用したモデルモニタリングと再トレーニングによるバッチ推論のためのMLOps

この記事では、Amazon SageMaker、Amazon EventBridge、AWS Lambda、Amazon Simple Notification Service（Amazon SNS）、HashiCorp Terraform、およびGitLab CI/CDを使用して、バッチ推論のためのMLOpsワークフローを作成する方法について説明しますこのワークフローでは、ジョブスケジューリング、モデルのモニタリング、再トレーニング、登録、エラーハンドリング、通知を自動化し、製品のバッチ推論ワークロードの複雑さとコストを削減することができます提案されたMLOpsワークフローは、自動化、モニタリング、監査可能性、スケーラビリティを通じて、MLライフサイクルの管理に再利用可能なテンプレートを提供します

PythonとDashを使用してダッシュボードを作成する

この記事では、PythonとDashを使用してNetflixのダッシュボードを構築し、地図、グラフ、チャートを使用してコンテンツの配信と分類を視覚化する方法について説明しています

Python

「Amazon LexとAmazon Kendra、そして大規模な言語モデルを搭載したAWSソリューションのQnABotを使用して、セルフサービス型の質問応答を展開してください」

「Amazon Lexによるパワーを利用したAWSのQnABotソリューションは、オープンソースのマルチチャネル、マルチ言語の会話型チャットボットですQnABotを使用すると、自己サービスの会話型AIを迅速にコンタクトセンター、ウェブサイト、ソーシャルメディアチャネルに展開することができ、コストを削減し、ホールド時間を短縮し、顧客体験とブランドの評価を向上させることができますこの記事では、QnABotの新しい生成型AI機能を紹介し、これらの機能を使用するためのチュートリアルを作成、展開、カスタマイズする方法について説明しますまた、関連するユースケースについても議論します」

「Rを使った南アメリカのマッピング：ジオビジュアライゼーションの詳細解説」

「あなたは、子供の頃から地図と地理を楽しんでいたデータサイエンティストで、アマチュアのVoAGI作家ですねグラフを使った次の仕事のための良いテーマを探していますね、そして、最も…」

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