Learn more about Amazon SageMaker - Section 5

重新定义数据体验：使用生成式人工智能和现代数据架构来解锁洞见

实现现代数据架构提供了一种可扩展的方法，用于整合来自不同来源的数据通过按业务领域而非基础架构组织数据，每个领域可以选...

在Amazon SageMaker上使用Triton托管ML模型：ONNX模型

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源标准，用于表示深度学习模型，被许多提供商广泛支持ONNX提供了用于优化和量...

使用SageMaker Python SDK配置和使用Amazon SageMaker资源的默认值

Amazon SageMaker Python SDK是一个开源库，用于在Amazon SageMaker上训练和部署机器学习（ML）模型像医疗保健和金融等受严密...

使用Amazon SageMaker在自定义数据集上实现多目标跟踪解决方案

视频分析中对多目标跟踪（MOT）的需求在许多行业中显著增加，如现场体育、制造业和交通监控例如，在现场体育中，MOT 可以实时...

使用Hugging Face和LoRA在单个Amazon SageMaker GPU上训练大型语言模型

这篇文章是与 Hugging Face 的 Philipp Schmid 共同撰写的我们都听说过大型语言模型（LLMs）领域正在取得的进展以及越来越多...

亚马逊SageMaker自动模型调整现在会自动选择调整配置，以提高可用性和成本效率

Amazon SageMaker 自动模型调整引入了 Autotune，这是一个新的功能，可以代表您自动选择超参数这提供了一种加速和更有效的方...

使用Amazon SageMaker Python SDK从Amazon SageMaker离线特征存储构建适用于机器学习的数据集

Amazon SageMaker 功能存储是一项专为机器学习（ML）模型存储和检索特征数据而设计的服务Feature Store 提供了一个在线存储，...

使用PyTorch 2.0在AWS上构建高性能ML模型 – 第1部分

PyTorch是一种机器学习（ML）框架，被AWS客户广泛用于各种应用，如计算机视觉、自然语言处理、内容创作等随着最近发布的PyTor...

技术创新研究院使用Amazon SageMaker培训最先进的Falcon LLM 40B基础模型

这篇博客是与Dr. Ebtesam Almazrouei博士合著的，他是AI-Cross Center Unit的执行主任兼LLM项目的项目负责人 阿联酋技术创新...

重新训练机器学习模型并利用更新的数据集在Amazon SageMaker Canvas中自动执行批量预测

您现在可以在Amazon SageMaker Canvas中使用更新的数据集重新训练机器学习（ML）模型并自动化批处理预测工作流程，从而更轻松...

开始使用开源的Amazon SageMaker分布式

数据科学家需要一个一致且可重现的环境，用于机器学习（ML）和数据科学工作负载，使其能够管理依赖项并且是安全的AWS Deep Le...