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「Amazon SageMakerを使用して、薬剤探索を加速するためのタンパク質折り畳みワークフローを構築する」

薬の開発は、数千種類の薬候補をスクリーニングし、計算や実験的な手法を用いてリードを評価するという複雑で長いプロセスですマッキンゼーによると、1つの薬を疾患ターゲットの同定、薬のスクリーニング、薬のターゲットの検証、そして最終的な商業化までには、10年かかり、平均で26億ドルの費用がかかるとのことです[...]

パートナーシップ：Amazon SageMakerとHugging Face

この笑顔をご覧ください！ 本日、私たちはHugging FaceとAmazonの戦略的パートナーシップを発表しました。これにより、企業が最先端の機械学習モデルを活用し、最新の自然言語処理（NLP）機能をより迅速に提供できるようになります。 このパートナーシップを通じて、Hugging Faceはお客様にサービスを提供するためにAmazon Web Servicesを優先的なクラウドプロバイダーとして活用しています。 共通のお客様に利用していただくための第一歩として、Hugging FaceとAmazonは新しいHugging Face Deep Learning Containers（DLC）を導入し、Amazon SageMakerでHugging Face Transformerモデルのトレーニングをさらに簡単にする予定です。 Amazon SageMaker Python SDKを使用して新しいHugging Face DLCにアクセスし、使用する方法については、以下のガイドとリソースをご覧ください。 2021年7月8日、私たちはAmazon SageMakerの統合を拡張し、Transformerモデルの簡単なデプロイと推論を追加しました。Hugging…

Amazon SageMaker 上で MPT-7B を微調整する

毎週新しい大規模言語モデル（LLM）が発表され、それぞれが前任者を打ち負かして評価のトップを狙っています最新のモデルの1つはMPT-7Bです

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 Lexのチャットボット開発ライフサイクルをテストベンチで加速化する

Amazon Lexは、ボットの開発者がシステムのスケーリング前にエラー、欠陥、またはバグを特定し、ボットが特定の要件、ニーズ、および期待を満たしているかどうかを確認するために、テスト工程が必要です新しいボットテストソリューションであるTest Workbenchを発表し、ボットテストプロセスを簡素化、自動化するためのツールを提供することを喜んでいます[…].

Amazon SageMakerを使用した生成型AIモデルにおいて、Forethoughtがコストを66％以上削減する方法

この記事は、Forethought Technologies, Inc.のエンジニアリングディレクターであるJad Chamounと、同社のシニアMLエンジニアであるSalina Wuと共同執筆されましたForethoughtは、顧客サービスのための先進的な生成AIスイートで、その中核には革新的なSupportGPT™技術があり、顧客サポートライフサイクルを変革し、軽減率を高めるために機械学習を利用しています

クラウドウォッチの高度なメトリクス、ダッシュボード、アラートを使用してAWSのコストを最適化する

この記事では、Amazon CloudWatchを活用した高度なダッシュボードを使用して、AWSのコストを効率的に管理および分析する方法について深く掘り下げます

アマゾンセージメーカーとAWSバッチを使用して、ゲティールはモデルトレーニングの時間を90%短縮しました

この記事は、Nafi Ahmet Turgut、Hasan Burak Yel、およびDamla ŞentürkがGetirから共同執筆したものです2015年に設立されたGetirは、超高速の食品配達の先駆者として位置づけられていますこの革新的なテクノロジー企業は、「数分で食料品を提供する」という魅力的な提案で、最終マイル配送セグメントを革命的に変革しました[...]

カスタムレンズを使用して、優れたアーキテクチャのIDPソリューションを構築する – パート5：コスト最適化

クラウド上の本番用ソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待、ビジネスの成果との間でトレードオフが必要ですAWS Well-Architectedフレームワークは、AWS上でワークロードを構築する際に行う意思決定の利点とリスクを理解するのに役立ちますインテリジェントドキュメントプロセシング（IDP）プロジェクトでは、通常、光学文字認識（OCR）と自然言語処理を組み合わせます

「カスタムレンズを使用して、よく設計されたIDPソリューションを構築する-パート4パフォーマンス効率性」

「顧客がプロダクション用のインテリジェントドキュメント処理（IDP）のワークロードを持っている場合、よくWell-Architectedレビューの依頼を受けますエンタープライズソリューションを構築するためには、開発リソース、コスト、時間、ユーザーエクスペリエンスをバランスさせて、望ましいビジネスの成果を達成する必要がありますAWS Well-Architectedフレームワークは、組織が運用およびアーキテクチャの学習を行うための体系的な方法を提供します...」

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