这是与MongoDB的Babu Srinivasan共同撰写的客座文章随着今天快节奏的商业环境中行业的发展，无法进行实时预测给那些高度依赖精准及时洞察力的行业带来了重大挑战在各个行业中缺乏实时预测存在着紧迫的业务挑战，这可能会对决策产生重大影响
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亚马逊SageMaker Studio为机器学习开发提供了一系列完全托管的集成开发环境（IDE），包括JupyterLab、基于Code-OSS（Visual Studio Code开源版）的代码编辑器和RStudio它为每个ML开发步骤提供了最全面的工具集，从数据准备到建立、训练[…]
Leave a Comment在这篇文章中，我们展示了使用参数高效微调 (PEFT) 方法对 Llama 2 模型进行微调，并将微调后的模型部署在 AWS Inferentia2 上我们使用 AWS Neuron 软件开发工具包 (SDK) 来访问 AWS Inferentia2 设备，并从其高性能中受益然后，我们使用一个由 […] 提供支持的大型模型推断容器
Leave a Comment近年来，由于生成式人工智能（Generative AI）的快速发展，尤其是通过指导微调和强化学习等训练技术引入的大语言模型（LLMs）的性能改善，会话型人工智能（Conversational AI）取得了长足的进步在正确提示的情况下，这些模型可以进行连贯的对话，而无需任何特定任务的训练数据[…]
Leave a Comment本文由Salesforce Einstein AI产品总监Daryl Martis共同撰写这是一系列讨论Salesforce Data Cloud与Amazon SageMaker集成的第三篇文章在第一部分和第二部分中，我们展示了Salesforce Data Cloud和Einstein Studio与SageMaker的集成如何使企业能够访问他们的数据
Leave a Comment在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展环境中，为组织构建一个机器学习操作（MLOps）平台对于无缝衔接数据科学实验和部署，同时满足模型性能、安全性和合规性要求至关重要为了满足监管和合规要求，
Leave a Comment健康保健和生命科学（HCLS）的客户正在采用生成式人工智能作为一种工具，以从他们的数据中获得更多的价值使用情况包括文档总结，以帮助读者聚焦文档的关键点，并将非结构化文本转化为标准化格式，以突出重要属性由于独特的数据格式和严格的监管要求，客户们正在……
Leave a CommentSageMaker Distribution是一个预先构建的Docker镜像，包含许多用于机器学习（ML）、数据科学和数据可视化的流行软件包这包括PyTorch、TensorFlow和Keras等深度学习框架；NumPy、scikit-learn和pandas等流行Python软件包；以及JupyterLab等集成开发环境除此之外，SageMaker Distribution还支持conda、micromamba和pip作为Python的工具
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