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Amazon SageMakerのマルチモデルエンドポイントを使用して、Veriffがデプロイ時間を80％削減する方法

「Veriffは、革新的な成長志向の組織、金融サービス、フィンテック、仮想通貨、ゲーム、モビリティ、オンラインマーケットプレイスなどのパイオニアを対象とした身元確認プラットフォームのパートナーですこの投稿では、Amazon SageMakerを使用してVeriffがモデルの展開ワークフローを標準化し、コストと開発時間を削減した方法を紹介します」

「Amazon SageMakerの非同期エンドポイントを使用して、Amazon SageMaker JumpStartの基礎モデルのデプロイコストを最適化する」

この投稿では、これらの状況を対象にし、Amazon SageMaker JumpStartからAmazon SageMaker非同期エンドポイントに大規模な基盤モデルを展開することによって高コストのリスクを解決しますこれにより、アーキテクチャのコストを削減し、リクエストがキューにある場合や短い生存期間のみエンドポイントを実行し、リクエストが待機している場合にはゼロにスケーリングダウンしますこれは多くのユースケースにとって素晴らしいですが、ゼロにスケーリングダウンしたエンドポイントは、推論を提供できる前に冷たいスタート時間を導入します

AWS上で動作する深層学習ベースの先進運転支援システムのための自動ラベリングモジュール

コンピュータビジョン（CV）では、興味のあるオブジェクトを識別するためのタグを追加したり、オブジェクトの位置を特定するためのバウンディングボックスを追加したりすることをラベリングと呼びますこれは、深層学習モデルを訓練するためのトレーニングデータを準備するための事前のタスクの1つです数十万時間以上の作業時間が、様々なCVのために画像やビデオから高品質なラベルを生成するために費やされています

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

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