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Amazon Lex、Langchain、およびSageMaker Jumpstartを使用した会話型エクスペリエンスにおける生成AIの探求:イントロダクション
現代の快速な世界では、顧客はビジネスから迅速かつ効率的なサービスを期待していますただし、問い合わせの量が対応する人的リソースを超える場合、優れた顧客サービスを提供することは著しく困難になることがありますしかし、生成的人工知能(生成的 AI)の進歩により、ビジネスはこの課題に対処しながら、個人化された効率的な顧客サービスを提供することができます
オープンソースのAmazon SageMaker Distributionで始めましょう
データサイエンティストは、依存関係を管理し、安全である機械学習(ML)およびデータサイエンスのワークロードのための一貫した再現可能な環境が必要ですAWS Deep Learning Containersは、TensorFlow、PyTorch、MXNetなどの一般的なフレームワークでモデルのトレーニングやサービングを行うためのプレビルドされたDockerイメージを既に提供していますこの体験を改善するために、私たちはパブリックベータを発表しました[…]
GraphStormによる高速グラフ機械学習:企業規模のグラフ問題を解決するための新しい方法
GraphStorm 0.1のオープンソースリリースを発表できることをうれしく思いますGraphStormは、複雑な企業規模のグラフに対して、グラフ機械学習(ML)ソリューションを構築、トレーニング、展開するためのローコードエンタープライズフレームワークであり、数ヶ月ではなく数日で構築することができますGraphStormを使用すると、数十億の関係や相互作用の構造を直接考慮したソリューションを構築できます
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[…]
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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