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通过Amazon SageMaker优化Talent.com的ETL数据处理 (Talent.com在Amazon SageMaker上简化ETL数据处理流程)

这篇文章概述了我们在Talent.com开发的用于训练和部署工作推荐模型的特征处理ETL流程我们的流程使用SageMaker Processing作业...

使用Amazon SageMaker Pipelines、GitHub和GitHub Actions构建端到端的MLOps流水线

机器学习（ML）模型并非独立运作为了产生价值，它们必须与现有的生产系统和基础设施集成，这需要在设计和开发过程中考虑整个M...

使用Amazon SageMaker JumpStart创建用于与LLMs交互的Web用户界面

ChatGPT的推出和生成型AI的流行引起了顾客们的遐想，他们对如何利用这项技术在AWS上创建新的产品和服务充满了好奇，比如更富...

使用SageMaker Canvas模型排行榜建立和评估具有高级配置的机器学习模型

亚马逊SageMaker Canvas是一个无需编码的工作空间，使分析师和公民数据科学家能够为业务需求生成准确的机器学习（ML）预测从...

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...

建立一个以运动代理模型（FM）为驱动的Amazon Bedrock客户服务机器人，并配备代理

从增强对话体验到代理人协助，生成式人工智能（AI）和基础模型（FMs）有很多方式可以提供更快、更好的支持随着基础模型的日益...

在亚马逊SageMaker上使用LoRA对Whisper模型进行微调

Whisper是一个自动语音识别（ASR）模型，它经过了使用来自网络的68万小时的监督数据进行训练，涵盖了多种语言和任务其中一个...

利用大型语言模型进行假新闻检测

假新闻被定义为传播或包含虚假、捏造或故意误导信息的新闻，早在印刷术出现之初就有存在虚假新闻和网络虚假信息的迅速传播不...

亚马逊蓝鸟SageMaker多模型终端使Veriff部署时间减少了80%

Veriff是一个身份验证平台合作伙伴，为创新型增长驱动型组织提供支持，包括金融服务、金融科技、加密货币、游戏、移动性和在...

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...

使用亚马逊SageMaker功能存储，个性化您的生成型AI应用程序

在这篇文章中，我们阐述了将用户资料和项目属性结合起来利用LLMs生成个性化内容推荐的简单而强大的想法正如在整篇文章中所展...

用Amazon Comprehend自定义分类构建一个分类流水线（第一部分）

在这个多部分博客文章的第一部分中，您将学习如何创建一个可扩展的训练流水线，并为Comprehend Custom Classification模型准...

Amazon SageMaker VPC Only模式支持使用自动关闭生命周期配置的SageMaker Studio和使用Terraform的SageMaker Canvas

Amazon SageMaker域支持SageMaker机器学习（ML）环境，包括SageMaker Studio和SageMaker CanvasSageMaker Studio是一个完全集...

使用TorchServe在GPU上运行多个生成式AI模型，并使用Amazon SageMaker多模型端点，可节省高达75%的推理成本

最近，生成式人工智能应用引起了广泛的关注和想象力客户希望在GPU上部署生成式人工智能模型，但同时也考虑成本SageMaker MME...

使用Amazon SageMaker、HashiCorp Terraform和GitLab CI/CD进行批量推理的MLOps，包括模型监控和重新训练

在这篇文章中，我们描述了如何使用Amazon SageMaker、Amazon EventBridge、AWS Lambda、Amazon Simple Notification Service...

利用AWS上的生成式AI自动从放射学报告的发现中生成印象

这篇文章展示了使用AWS服务对公开可用的LLMs进行微调，以用于放射学报告摘要的策略LLMs在自然语言理解和生成方面表现出了令人...

使用Amazon SageMaker上的联邦学习，使用分散的训练数据进行机器学习

在这篇文章中，我们讨论如何在Amazon SageMaker上实现联邦学习，以便在分散的训练数据上运行机器学习

在Amazon SageMaker Data Wrangler中使用AWS Lake Formation应用细粒度数据访问控制

我们很高兴地宣布，SageMaker Data Wrangler现在支持使用Lake Formation与Amazon EMR一起提供这种细粒度的数据访问限制

使用Amazon SageMaker在空中图像上训练自监督视觉变压器

在本篇文章中，我们展示了如何使用亚马逊SageMaker在空中图像上训练自我监督的视觉变换器旅行者与亚马逊机器学习解决方案实验...