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Boto3 vs AWS Wrangler PythonによるS3操作の簡素化

このチュートリアルでは、boto3とawswranglerの2つの強力なライブラリを探索し、比較することで、PythonによるAWS S3開発の世界に深く入り込んでいきます実際、この記事では以下の内容をカバーします…

『Amazon SageMaker を使用して、Talent.com の ETL データ処理を効率化する』

この投稿では、Talent.comでの求人推薦モデルのトレーニングと展開のために開発したETLパイプラインについて説明します当社のパイプラインは、大規模なデータ処理と特徴抽出のためにSageMaker Processingジョブを使用して効率的なデータ処理を行います特徴抽出コードはPythonで実装されており、一般的な機械学習ライブラリを使用してスケーラブルな特徴抽出を行うため、コードをPySparkを使用する必要はありません

「Amazon ComprehendのためのPDFの事前ラベル付けを自動化する」

「Amazon Comprehend」はテキストデータから洞察を得るための事前トレーニング済みおよびカスタムAPIを提供する自然言語処理（NLP）サービスですAmazon Comprehendのお客様は、位置、人名、日付など、ビジネスに特有の興味のあるエンティティを抽出するためのカスタムなる名前エンティティ認識（NER）モデルをトレーニングすることができますカスタムモデルをトレーニングするには、[...]

「QLoRAを使ってLlama 2を微調整し、AWS Inferentia2を使用してAmazon SageMakerに展開する」

この記事では、パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）手法を使用してLlama 2モデルを微調整し、AWS Inferentia2上でファインチューニングされたモデルを展開する方法を紹介します AWS Neuronソフトウェア開発キット（SDK）を使用してAWS Inferentia2デバイスにアクセスし、その高性能を活用しますその後、[…]の動力を得るために、大きなモデル推論コンテナを使用します

「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...」

「Amazon SageMakerの最新機能を使用することで、モデルのデプロイコストを平均で50％削減します」

組織がモデルを本番環境に展開するにつれて、彼らは常に最新のアクセラレーター（AWS InferentiaやGPUなど）で実行される基盤モデル（FM）の性能を最適化する方法を探し続けていますこれにより、コストを削減し、応答遅延を減らして最高のエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるようになりますしかし、一部の基盤モデルは十分に活用されていません...

「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 Canvasを使用したノーコードでSalesforce Data CloudでのMLの民主化」

この記事はSalesforce Einstein AIの製品ディレクターであるダリル・マーティスと共同執筆ですこれはSalesforce Data CloudとAmazon SageMakerの統合について議論するシリーズの3回目の投稿ですパート1とパート2では、Salesforce Data CloudとEinstein StudioのSageMakerとの統合によって、企業が自分たちのデータにアクセスすることができる方法を示しています

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