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エンドツーエンドの労働力管理を取得する: Amazon ForecastおよびAWS Step Functions
この記事は、Nafi Ahmet Turgut、Mehmet İkbal Özmen、Hasan Burak Yel、Fatma Nur Dumlupınar Keşir、Mutlu PolatcanおよびGetirのEmre Uzel共著によるゲスト投稿ですGetirは、超高速の食品宅配の先駆けですこのテクノロジー企業は、最後の一マイル配送を飛躍的に改革し、数分で食品を届ける提案をしましたGetirは2015年に設立され、運営しています...
「エンティティ抽出、SQLクエリ、およびAmazon Bedrockを使用したRAGベースのインテリジェントドキュメントアシスタントの強化」
会話AIは、最近の生成AIの急速な発展により、特に指示微調整や人間のフィードバックからの強化学習といったトレーニング技術によって導入された大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンス改善により、大きな進歩を遂げてきました正しくプロンプトされると、これらのモデルは特定のタスクのトレーニングデータなしで、一貫した会話を行うことができます[…]
「Amazon SageMakerは、企業がユーザーをSageMakerにオンボードするために、SageMakerドメインのセットアップを簡単化します」
機械学習(ML)の採用を規模化するにつれて、組織は新たなインフラストラクチャを効率的かつ信頼性のある方法で展開し、ML環境へのチームのオンボードを求めていますその中でも、ユーザーの役割と活動に基づいた認証と詳細な権限設定の構築は一つの課題です例えば、MLOpsエンジニアは通常、モデルの展開活動を行います
「Amazon Titanを使用して簡単に意味論的画像検索を構築する」
デジタル出版社は、品質を損なうことなく、新しいコンテンツを迅速に生成・公開するために、常にメディアワークフローを効率化・自動化する方法を探し続けていますテキストの本質を捉えるために画像を追加することは、読む体験を向上させることができます機械学習技術を使うことで、そのような画像を発見することができます「印象的な画像は...」
大規模に基礎モデルをトレーニングするためのAmazon SageMaker HyperPodの紹介
基盤モデル(FMs)の構築には、数十億から数千億のパラメータを持つモデルを大量のデータで訓練するために、大規模なクラスタの構築、維持、最適化が必要ですモデルのトレーニングの進行状況を数日または数週間失わずに、障害や環境変化に対応できる堅牢な環境を構築することは、運用上の課題です
「Amazon SageMakerの最新機能を使用することで、モデルのデプロイコストを平均で50%削減します」
組織がモデルを本番環境に展開するにつれて、彼らは常に最新のアクセラレーター(AWS InferentiaやGPUなど)で実行される基盤モデル(FM)の性能を最適化する方法を探し続けていますこれにより、コストを削減し、応答遅延を減らして最高のエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるようになりますしかし、一部の基盤モデルは十分に活用されていません...
「Amazon SageMakerを使用して、クラシカルなMLおよびLLMsを簡単にパッケージ化してデプロイする方法、パート2:SageMaker Studioでのインタラクティブなユーザーエクスペリエンス」
Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習(ML)モデルを効率的かつ簡単に構築、トレーニング、展開することができる、完全に管理されたサービスですSageMakerを使用すると、APIコールを通じてモデルを直接本番環境に展開することが簡単になりますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢でスケーラブルな展開が可能ですSageMakerは以下の機能を提供します[…]
新しい – Code-OSS VS Codeオープンソースに基づくコードエディタが、Amazon SageMaker Studioで利用可能になりました
本日は、Amazon SageMaker Studioにおける新しい統合開発環境(IDE)オプションであるCode Editorのサポートを発表することを嬉しく思いますCode Editorは、Code-OSS、つまりVisual Studio Codeのオープンソース版に基づいており、機械学習(ML)開発者が知っていて愛している人気のあるIDEの馴染みのある環境とツールにアクセスする機能が完全に統合されています
新しいNVIDIA GPUベースのAmazon EC2インスタンスを3つ紹介します
アマゾン・エラスティック・コンピュート・クラウド(Amazon EC2)の高速化コンピューティングポートフォリオは、人工知能(AI)、機械学習(ML)、グラフィックス、高性能コンピューティング(HPC)のワークロードに電力を供給するための最も広範なアクセラレータの選択肢を提供しています私たちは、最新のNVIDIA GPUを搭載した3つの新しいインスタンスでこのポートフォリオを拡大することを発表することを喜んでいます:Amazon EC2 P5eインスタンスをパワー[...]
Amazon Transcribeは、100以上の言語に対応する新しいスピーチ基礎モデル搭載のASRシステムを発表しました
アマゾン・トランスクライブは、完全に管理された自動音声認識(ASR)サービスであり、アプリケーションに音声からテキストへの機能を追加することが簡単になります本日、私たちは次世代の数十億パラメータ音声基礎モデル駆動のシステムを発表し、自動音声認識を100以上の言語に拡張することをうれしく思いますこの記事では、いくつかの話題について説明します
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