Search Results Amazon SageMaker Model Registry

「Amazon SageMaker Model Registry、HashiCorp Terraform、GitHub、およびJenkins CI/CDを使用して、マルチ環境設定でのパイプラインの促進を行う」

「機械学習運用（MLOps）プラットフォームを組み立てることは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速に進化する状況において、データサイエンスの実験と展開のギャップをシームレスに埋めるため、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たす組織にとって必要不可欠です規制とコンプライアンスの要件を満たすためには、[…]」

「Amazon SageMaker Pipelines、GitHub、およびGitHub Actionsを使用して、エンドツーエンドのMLOpsパイプラインを構築する」

機械学習（ML）モデルは孤立して動作するものではありません価値を提供するためには、既存の製造システムやインフラに統合する必要がありますそのため、設計と開発の過程でMLライフサイクル全体を考慮する必要がありますMLオペレーション（MLOps）は、MLモデルの生涯にわたって効率化、自動化、およびモニタリングを重視しています堅牢なMLOpsパイプラインを構築するには、異なる部門間の協力が求められます[…]

「SageMakerエンドポイントとしてカスタムMLモデルを展開する」

「機械学習（ML）モデルを開発するには、データ収集からモデルの展開までの重要なステップがありますアルゴリズムの改善やテストを通じてパフォーマンスを確認した後、最後の重要なステップは...」

開発者の生産性向上：DeloitteのAmazon SageMaker Canvasを用いたノーコード/ローコード機械学習の活用方法

今日のデータ駆動型の世界では、機械学習（ML）モデルを素早く構築し展開する能力がますます重要になっていますしかし、MLモデルの構築には時間と労力、特殊な専門知識が必要ですデータの収集やクリーニングから特徴エンジニアリング、モデルの構築、調整、展開まで、MLプロジェクトは開発者にとって数か月かかることがよくありますそして経験豊富なデータ[...]

「SageMakerキャンバスモデルリーダーボードを使用して、高度な設定を持つ機械学習モデルを構築し、評価します」

「Amazon SageMaker Canvas は、アナリストや市民データサイエンティストが、自身のビジネスニーズに合わせた正確な機械学習（ML）の予測を生成するためのノーコードの作業スペースです今日から、SageMaker Canvas は、アンサンブルまたはハイパーパラメータの最適化といった高度なモデルビルドの設定、トレーニングと検証データの分割比率のカスタマイズなどをサポートしています」

「Amazon SageMakerを使用して、クラシカルなMLおよびLLMsを簡単にパッケージ化してデプロイする方法、パート2：SageMaker Studioでのインタラクティブなユーザーエクスペリエンス」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習（ML）モデルを効率的かつ簡単に構築、トレーニング、展開することができる、完全に管理されたサービスですSageMakerを使用すると、APIコールを通じてモデルを直接本番環境に展開することが簡単になりますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢でスケーラブルな展開が可能ですSageMakerは以下の機能を提供します[…]

「Amazon SageMakerを使用してクラシカルなMLとLLMsを簡単にパッケージ化し、デプロイする方法 – パート1：PySDKの改善」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速かつ簡単に、いかなるスケールでも機械学習（ML）モデルを構築、トレーニング、展開できるようにする完全管理型サービスですSageMakerは、モデルをAPI呼び出しを介して直接本番環境に展開することを簡単にしますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢かつスケーラブルな展開が可能です尽管[...]

新しい – Code-OSS VS Codeオープンソースに基づくコードエディタが、Amazon SageMaker Studioで利用可能になりました

本日は、Amazon SageMaker Studioにおける新しい統合開発環境（IDE）オプションであるCode Editorのサポートを発表することを嬉しく思いますCode Editorは、Code-OSS、つまりVisual Studio Codeのオープンソース版に基づいており、機械学習（ML）開発者が知っていて愛している人気のあるIDEの馴染みのある環境とツールにアクセスする機能が完全に統合されています

「Amazon SageMaker ClarifyとMLOpsサービスを使用して、LLM評価をスケールで運用化する」

ここ数年、大規模言語モデル（LLM）は類稀なる能力を持ち、テキストの理解、生成、操作が可能な優れたツールとして注目されてきましたその潜在能力は、会話エージェントからコンテンツ生成、情報検索まで広範囲にわたり、あらゆる産業を革新する可能性を秘めていますしかし、この潜在能力を生かす一方で、責任ある利用と...

Amazon SageMakerノートブックのジョブをスケジュールし、APIを使用してマルチステップノートブックのワークフローを管理します

Amazon SageMaker Studioは、データサイエンティストが対話的に構築、トレーニング、展開するための完全に管理されたソリューションを提供しますAmazon SageMakerのノートブックジョブを使用すると、データサイエンティストはSageMaker Studioで数回クリックするだけで、ノートブックを必要に応じて実行するか、スケジュールに従って実行することができますこの発表により、ノートブックをジョブとしてプログラムで実行することができます[...]

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