Learn more about Announcements

Amazon SageMaker简化了为企业设置SageMaker域，以便使其用户能够加入SageMaker的过程

随着机器学习（ML）的普及程度扩大，组织机构正寻求高效可靠的方式来部署新的基础设施并将团队引入ML环境其中之一的挑战是根...

体验全新升级的亚马逊SageMaker Studio

在2019年推出的Amazon SageMaker Studio为所有端到端机器学习（ML）工作流提供了一个统一的平台，包括数据准备、构建和实验、...

新推出的代码编辑器，基于Code-OSS VS Code开源，现在可在Amazon SageMaker Studio中使用

今天，我们很高兴宣布为Amazon SageMaker Studio提供Code Editor的支持 Code Editor基于Code-OSS，Visual Studio Code的开源...

通过自动关闭空闲应用程序来优化Amazon SageMaker Canvas的成本

Amazon SageMaker Canvas 是一个丰富的、无代码的机器学习 (ML) 和生成式人工智能工作空间，通过其直观的无代码界面，使全球...

利用生成式人工智能发掘企业数据的潜力：来自亚马逊肯德拉、LangChain和大规模语言模型的见解

大语言模型（LLMs）以其广泛的知识，几乎可以在任何主题上生成类似人类的文本然而，它们在大规模数据集上的训练也限制了它们...

使用亚马逊Kendra的新网络爬虫对您的网络抓取内容进行索引

在这篇文章中，我们展示了如何对存储在网站中的信息建立索引，并使用亚马逊 Kendra 的智能搜索功能来从内部和外部网站中搜索...

Mistral AI的Mistral 7B基础模型现在可在Amazon SageMaker JumpStart上使用

今天，我们很高兴地宣布，由 Mistral AI 开发的 Mistral 7B 基金会模型，可以通过 Amazon SageMaker JumpStart 提供给客户一...

宣布推出新工具，帮助每个企业拥抱生成式人工智能

从初创公司到大型企业，各种规模的组织都开始涉足生成式人工智能它们希望充分利用生成式人工智能，并将从测试版、原型和演示...

Code Llama代码生成模型现在可以通过Amazon SageMaker JumpStart获得

今天我们非常兴奋地宣布，由Meta开发的Code Llama基础模型现已通过Amazon SageMaker JumpStart提供给客户使用，只需点击一次...

在Amazon SageMaker JumpStart上对Llama 2进行微调，用于文本生成

今天，我们非常高兴地宣布，通过使用Amazon SageMaker JumpStart，我们可以对Meta的Llama 2模型进行微调Llama 2系列的大型语...

宣布 Amazon S3 支持 Amazon SageMaker Data Wrangler 的访问点功能

在这篇文章中，我们将带您逐步了解如何在SageMaker Data Wrangler中从S3访问点导入数据，以及如何将数据导出到S3访问点

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...