Search Results Amazon SageMaker Pipelines

AWS CDKを介してAmazon SageMakerロールマネージャーを使用して、カスタム権限を数分で定義します

機械学習（ML）の管理者は、MLワークロードのセキュリティと完全性を維持する上で重要な役割を果たしています彼らの主な焦点は、ユーザーが最高のセキュリティで操作し、最小特権の原則に従うことを確認することですただし、異なるユーザーペルソナの多様なニーズに対応し、適切な許可ポリシーを作成することは、時にアジリティを妨げることがあります[…]

エッジでの視覚品質検査のためのエンド・ツー・エンドMLOpsパイプラインの構築-パート2

このシリーズの第1部では、エッジでの視覚品質検査ケースのためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインのアーキテクチャを作成しましたデータのラベリングからモデルのトレーニング、エッジでの展開まで、機械学習（ML）プロセス全体を自動化するために設計されていますマネージドおよびサーバーレスのサービスに焦点を当てることで、[…]を削減します

エッジ上でのビジュアル品質検査のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインの構築-パート1

「機械学習（ML）モデルの成功した導入は、エンドツーエンドのMLパイプラインに大きく依存していますこのようなパイプラインの開発は困難な場合もありますが、エッジMLユースケースを扱う場合はさらに複雑になりますエッジでの機械学習は、実行可能性をもたらす概念です...」

FMOps / LLMOps：生成型AIの運用化とMLOpsとの違い

最近、私たちのほとんどの顧客は、大規模な言語モデル（LLM）に興味を持ち、生成型AIが彼らのビジネスを変革する可能性を考えていますしかし、このようなソリューションやモデルを通常の業務に取り入れることは容易ではありませんこの記事では、MLOpsの原則を使って生成型AIアプリケーションを運用化する方法について説明しますこれにより、基盤モデル運用（FMOps）が実現されますさらに、私たちはテキストからテキストへの生成型AIの一般的な使用例であるテキスト生成（LLMOps）とFMOpsのサブセットであるLLM運用（LLMOps）について詳しく掘り下げます以下の図は、私たちが話し合うトピックを示しています

「Githubの使い方？ステップバイステップガイド」というテキスト

GitHubに登録するには、以下の6つの手順を守ってくださいステップ1: GitHubにサインアップするウェブサイトを訪問し、「サインアップ」ボタンをクリックします。ユーザー名、メールアドレス、パスワードなどの情報を入力します。入力が完了したら、メールを確認して、無料のGitHubアカウントを入手できます。 https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/hello-world ステップ2: GitHub上でリポジトリを作成する GitHub上でリポジトリを作成するプロジェクト用のGitHubリポジトリを作成するには、以下の簡単な手順に従ってください： 1. GitHubページの右上隅に移動し、「+」サインをクリックし、「新しいリポジトリ」を選択します。 2. 「リポジトリ名」ボックスにリポジトリ名を入力します。 3. 「説明」ボックスに簡単な説明を追加します。 4. リポジトリが公開されるか非公開になるかを選択します。 5. 「READMEファイルを追加する」オプションをチェックします。 6. 「リポジトリを作成する」ボタンをクリックします。このリポジトリは、ファイルの整理と保存、他の人との協力、GitHub上でのプロジェクトのショーケースに使用できます。…

「Protopia AIによる企業LLMアクセラレーションの基盤データの保護」

この記事では、Protopia AIのStained Glass Transformを使用してデータを保護し、データ所有権とデータプライバシーの課題を克服する方法について説明していますProtopia AIは、AWSと提携して、生成AIの安全かつ効率的なエンタープライズ導入のためのデータ保護と所有権の重要な要素を提供していますこの記事では、ソリューションの概要と、Retrieval Augmented Generation（RAG）などの人気のあるエンタープライズユースケースや、Llama 2などの最先端のLLMsでAWSを使用する方法をデモンストレーションしています

「MLOps をマスターするための5つの無料コース」

「機械学習の基礎を学び終え、次は何をすべきか悩んでいますか？ここは正しい場所です！」

MLOps

「ReactとChatGPT APIを使用して独自のAIチャットボットを作成する方法」

このブログでは、ReactとChatGPT APIを使用して独自の人工知能（AI）チャットボットを作成するプロセスを案内します

動くAI

「2023年はLLM（Large Language Models）の年だったとすれば、2024年はLMM（Large Multimodal Models）の年となるでしょう主な違いは、テキストと画像の認識による生成が行われることです...」

「AWS Inferentia2を使って、あなたのラマ生成時間を短縮しましょう」

Hugging Faceブログの前の投稿で、第2世代のAWS InferentiaアクセラレータであるAWS Inferentia2を紹介し、optimum-neuronを使用して、標準のテキストとビジョンタスクのためにHugging FaceモデルをAWS Inferentia 2インスタンス上で迅速に展開する方法を説明しました。 AWS Neuron SDKとのさらなる統合の一環として、🤗optimum-neuronを使用して、AWS Inferentia2上でテキスト生成のためのLLMモデルを展開することができるようになりました。デモンストレーションには、Llama 2、ハブで最も人気のあるモデルの一つ、を選択するのが最も適しています。 Inferentia2インスタンスに🤗optimum-neuronをセットアップするおすすめは、Hugging Face Neuron Deep Learning AMI（DLAMI）を使用することです。DLAMIには、必要なライブラリが事前にパッケージ化されており、Optimum Neuron、Neuron Drivers、Transformers、Datasets、およびAccelerateも含まれています。また、Hugging Face…

Learn more about Search Results Amazon SageMaker Pipelines - Page 5