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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[…].

DeepSpeedを使用してPyTorchを加速し、Intel Habana GaudiベースのDL1 EC2インスタンスを使用して大規模言語モデルをトレーニングします

数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）をトレーニングすることは、課題が多いですモデルのアーキテクチャを設計するだけでなく、研究者は、混合精度サポート、勾配蓄積、およびチェックポイントなどの分散トレーニングの最新のトレーニング技術を設定する必要があります大規模モデルでは、単一の...に使用可能なメモリが少ないため、トレーニングセットアップはさらに難しくなります

オープンソースのAmazon SageMaker Distributionで始めましょう

データサイエンティストは、依存関係を管理し、安全である機械学習（ML）およびデータサイエンスのワークロードのための一貫した再現可能な環境が必要ですAWS Deep Learning Containersは、TensorFlow、PyTorch、MXNetなどの一般的なフレームワークでモデルのトレーニングやサービングを行うためのプレビルドされたDockerイメージを既に提供していますこの体験を改善するために、私たちはパブリックベータを発表しました[…]

GraphStormによる高速グラフ機械学習：企業規模のグラフ問題を解決するための新しい方法

GraphStorm 0.1のオープンソースリリースを発表できることをうれしく思いますGraphStormは、複雑な企業規模のグラフに対して、グラフ機械学習（ML）ソリューションを構築、トレーニング、展開するためのローコードエンタープライズフレームワークであり、数ヶ月ではなく数日で構築することができますGraphStormを使用すると、数十億の関係や相互作用の構造を直接考慮したソリューションを構築できます

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[...]

Amazon TranslateのActive Custom Translationを使用して、マルチリンガル自動翻訳パイプラインを構築します

Deep Learning（D2L.ai）に飛び込むは、深層学習を誰にでもアクセス可能にするオープンソースのテキストブックですPyTorch、JAX、TensorFlow、MXNetで自己完結型のコードを含む対話型Jupyterノートブック、実世界の例、解説図、数学などが特徴ですこれまでに、D2Lは世界中の400以上の大学で採用されています、例えば[...]

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