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使用Amazon CloudWatch构建一个集中监控和报告解决方案,用于Amazon SageMaker

在本文中,我们介绍了一个跨账户可观察性仪表板,它为监控SageMaker用户活动和跨多个账户的资源提供了一个集中视图它允许最终...

使用Amazon SageMaker JumpStart进行零-shot文本分类

自然语言处理(NLP)是机器学习(ML)领域的一个研究方向,旨在赋予计算机理解文本和口语的能力,就像人类一样最近,像变压器...

使用新的Amazon Kendra Alfresco连接器对您的Alfresco内容创建索引

Amazon Kendra是一种高度准确且易于使用的智能搜索服务,由机器学习(ML)驱动Amazon Kendra提供一套数据源连接器,简化了摄...

使用Amazon SageMaker扩展数千个机器学习模型的训练和推理

训练和服务数千个模型需要一个强大且可扩展的基础设施,而这正是亚马逊SageMaker的所长所在SageMaker是一个完全托管的平台,...

使用Amazon SageMaker使用生成式AI构建个性化的头像

生成式人工智能已成为增强和加速创意过程的常见工具,适用于娱乐、广告和平面设计等各个行业它为观众提供了更加个性化的体验...

使用Amazon SageMaker探索医疗摘要选项

在当今快速发展的医疗环境中,医生面临着来自各种来源的大量临床数据,如护理记录、电子健康记录和影像报告这些丰富的信息对...

在Amazon SageMaker上构建蛋白质折叠工作流,加速药物发现

药物研发是一个复杂而长期的过程,涉及筛选成千上万个药物候选物,并使用计算或实验方法来评估引物根据麦肯锡的数据,一种药...

使用Amazon Polly在文字被朗读时突出显示文本

Amazon Polly是一个将文本转化为逼真语音的服务它可以开发一系列应用程序,能够将文本转化为多种语言的语音该服务可以与其他A...

在Amazon Personalize中,根据用户上下文推荐和动态过滤物品

组织机构不断投入时间和精力来开发智能推荐解决方案,以向用户提供定制和相关的内容目标可能很多:改变用户体验,产生有意义...

使用FastAPI、AWS Lambda和AWS CDK部署大型语言模型的无服务器ML推理端点

对于数据科学家来说,将机器学习(ML)模型从概念验证移至生产通常是一个重大挑战其中主要挑战之一可能是将表现良好的本地训...

使用Active Directory组特定的IAM角色将用户引入Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio是一个基于Web的集成开发环境(IDE),用于机器学习(ML),它使您能够构建、训练、调试、部署和监视...

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...

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 AWS Trainium 实例驱动的 Amazon ECS 扩展您的机器学习工作负载

使用容器来运行机器学习(ML)工作负载正变得越来越普遍容器不仅可以完全封装您的训练代码,还可以封装整个依赖堆栈,包括硬...

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...

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,...

将您的转录文本与亚马逊转录服务排成段落

Amazon Transcribe 是一项语音识别服务,可以从多种支持的语言和口音的视频和音频文件中生成转录它带有丰富的功能,包括自动...