Search Results Amazon SageMaker

「Amazon SageMakerを使用して、マルチクラウド環境でMLモデルをトレーニングおよびデプロイする」

この投稿では、多クラウド環境でAWSの最も広範で深いAI / ML機能の1つを活用するための多くのオプションの1つを示しますAWSでMLモデルを構築しトレーニングし、別のプラットフォームでモデルを展開する方法を示しますAmazon SageMakerを使用してモデルをトレーニングし、モデルアーティファクトをAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）に保存し、モデルをAzureで展開して実行します

「Amazon SageMaker Feature Store Feature Processorを使用して、MLの洞察を解き放つ」

Amazon SageMaker Feature Storeは、機械学習（ML）のための特徴量エンジニアリングを自動化するためのエンドツーエンドのソリューションを提供します多くのMLユースケースでは、ログファイル、センサーの読み取り、トランザクションレコードなどの生データを、モデルトレーニングに最適化された意味のある特徴に変換する必要があります特徴量の品質は、高精度なMLモデルを確保するために重要です[...]

「VirtuSwapがAmazon SageMaker StudioのカスタムコンテナとAWS GPUインスタンスを使用して、Pandasベースの取引シミュレーションを加速する方法」

「この投稿は、VirtuSwapのディマ・ザドロジニーとフアド・ババエフとの共同執筆ですVirtuSwapは、ブロックチェーン上の資産の非中央集権型取引のための革新的なテクノロジーを開発しているスタートアップ企業ですVirtuSwapのテクノロジーは、直接のペアが存在しない資産のより効率的な取引を提供します直接のペアの不在により、コストのかかる間接的な取引が生じます...」

「Amazon SageMakerとHugging Faceを使用して、FetchはML処理の遅延を50％削減します」

この記事は、元々2023年9月にAWSのウェブサイトで公開された記事のクロスポストです。概要消費者エンゲージメントと報酬会社であるFetchは、ユーザーがレシートをスキャンして購入に対して報酬を得ることができるアプリケーションを提供しています。同社はまた、これらのレシートを解析して消費者の行動に関する洞察を生成し、ブランドパートナーに提供しています。週ごとのスキャンが急速に増加するにつれて、Fetchはスピードと精度を向上させる必要がありました。 Amazon Web Services（AWS）上で、FetchはHugging FaceとAmazon SageMakerを使用して機械学習（ML）パイプラインを最適化しました。Amazon SageMakerは、完全に管理されたインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを備えたMLモデルの構築、トレーニング、展開を行うためのサービスです。これにより、Fetchアプリはスキャンをより速く、かつ大幅に高い精度で処理することができます。機会 | FetchのMLパイプラインを12か月でAmazon SageMakerを使用して高速化する Fetchアプリを使用して、顧客はレシートをスキャンし、ポイントを受け取り、それらのポイントをギフトカードと交換することができます。Fetchは、領収書のスキャンに対してユーザーに即座に報酬を与えるために、領収書からテキストをキャプチャし、関連するデータを抽出し、その他のシステムが処理および分析できるように構造化する必要がありました。ピークトラフィック時には週に8000万枚以上のレシートを処理する必要があり、秒間数百枚のレシートを素早く、正確に処理する必要がありました。 2021年、Fetchはアプリのスキャン機能を最適化することを決定しました。FetchはAWSネイティブの会社であり、MLオペレーションチームは既に多くのモデルでAmazon SageMakerを使用していました。これにより、モデルをAmazon SageMakerに移行してMLパイプラインを強化する決定は容易なものでした。プロジェクト全体を通じて、FetchはAWSチームと週次の通話を行い、AWSがFetchとペアになった専門家からサポートを受けました。Fetchは12か月でAmazon SageMakerを使用して5つ以上のMLモデルを構築、トレーニング、展開しました。2022年末に、Fetchは更新されたモバイルアプリと新しいMLパイプラインをリリースしました。「Amazon SageMakerはFetchにとって画期的なものです。ほぼすべての機能を広範に使用しています。新しい機能が登場すると、すぐに価値があります。Amazon SageMakerの機能なしでこのプロジェクトを行うことは想像できません。」 Sam Corzine、機械学習エンジニア、Fetch…

「Amazon SageMakerを使用して、Rayベースの機械学習ワークフローをオーケストレーションする」

機械学習（ML）は、お客様がより困難な問題を解決しようとするにつれて、ますます複雑になっていますこの複雑さはしばしば、複数のマシンを使用して単一のモデルをトレーニングする必要性を引き起こしますこれにより、複数のノード間でタスクを並列化することが可能になり、トレーニング時間の短縮、スケーラビリティの向上、[…] などがもたらされます

Amazon SageMakerで@remoteデコレータを使用してFalcon 7Bやその他のLLMを微調整する

今日、生成型AIモデルはテキスト要約、Q&A、画像やビデオの生成など、さまざまなタスクをカバーしています出力の品質を向上させるために、n-短期学習、プロンプトエンジニアリング、検索補完生成（RAG）およびファインチューニングなどの手法が使用されていますファインチューニングにより、これらの生成型AIモデルを調整して、ドメイン固有の改善されたパフォーマンスを達成することができます

「Hugging Faceを使用してAmazon SageMakerでのメール分類により、クライアントの成功管理を加速する」

この記事では、SageMakerがScalableのデータサイエンスチームが効率的にデータサイエンスプロジェクトのライフサイクルを管理するのをどのようにサポートしているか、具体的にはメール分類プロジェクトについて共有しますライフサイクルは、SageMaker Studioによるデータ分析と探索の初期フェーズで始まり、SageMakerトレーニング、推論、およびHugging Face DLCを使用したモデルの実験と展開に移行し、他のAWSサービスと統合されたSageMakerパイプラインによるトレーニングパイプラインで完了します

「Amazon SageMakerは、個々のユーザーのためにAmazon SageMaker Studioのセットアップを簡素化します」

今日は、Amazon SageMakerの簡素化されたクイックセットアップエクスペリエンスの提供をお知らせいたしますこの新機能により、個々のユーザーはデフォルトのプリセットでAmazon SageMaker Studioを数分で起動することができますSageMaker Studioは、機械学習（ML）のための統合開発環境（IDE）ですMLプラクティショナーは、データの準備からモデルの構築まで、すべてのML開発ステップを実行することができます

Amazon SageMakerドメインをVPCのみモードでサポートし、SageMaker Studioでの自動シャットダウンライフサイクル設定とTerraformでのSageMaker Canvasをサポートします

Amazon SageMakerのドメインは、SageMakerの機械学習（ML）環境をサポートしており、SageMaker StudioやSageMaker Canvasを含んでいますSageMaker Studioは、完全に統合された開発環境（IDE）であり、すべてのML開発ステップを実行するための特別なツールにアクセスできる単一のWebベースの視覚インターフェースを提供しますデータの準備からMLモデルの構築、トレーニング、展開まで、すべてのステップを行うことができます

TIIのFalcon 180B基本モデルは、Amazon SageMaker JumpStartを通じて利用可能です

今日は、テクノロジーイノベーション研究所（TII）が開発したFalcon 180B基礎モデルが、お客様がAmazon SageMaker JumpStartを通じて利用できることをお知らせいたしますこのモデルは、推論実行のためのワンクリック展開が可能ですFalcon 180Bは、1800億パラメータのサイズであり、3.5兆トークンの巨大なデータセットでトレーニングされていますFalcon 180Bは、公開された重みを持つ最大かつ最もパフォーマンスの高いモデルの一つですSageMaker JumpStartを使用して、このモデルをお試しいただけますSageMaker JumpStartは、アルゴリズム、モデル、および機械学習（ML）ソリューションへのアクセスを提供するMLハブであり、迅速にMLを始めることができますこの記事では、SageMaker JumpStartを介してFalcon 180Bモデルを発見して展開する方法について説明します

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