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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[...]
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のHugging Face推定器とモデルパラレルライブラリを使用してGPT-Jを微調整する
GPT-Jは、Eleuther AIによってリリースされたオープンソースの60億パラメータのモデルですこのモデルはPileで訓練され、言語処理の様々なタスクを実行することができますテキスト分類、トークン分類、テキスト生成、質問応答、エンティティ抽出、要約、感情分析など、様々なユースケースをサポートすることができますGPT-Jは、...
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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