Search Results 21

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、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

Amazon SageMakerでTritonを使用してMLモデルをホストする：ONNXモデル

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、多くのプロバイダーによって広くサポートされている深層学習モデルを表現するためのオープンソースの標準ですONNXは、機械学習（ML）モデルを実行するために必要なメモリと計算を削減するための最適化および量子化モデルのツールを提供しますONNXの最大の利点の1つは、標準化された形式を提供することです[…]

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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