在本文中，我们展示了如何使用SageMaker Python SDK进行文本嵌入和句子相似度的使用方法句子相似度涉及在通过LLM将两个文本片段转换为嵌入后，评估它们之间的相似程度，这是像检索增强生成（RAG）这样的应用的基础步骤
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今天，我们很高兴宣布能够使用Amazon SageMaker JumpStart对Mistral 7B模型进行微调您现在可以使用Amazon SageMaker Studio UI进行几次点击或使用SageMaker Python SDK对SageMaker JumpStart上的Mistral文本生成模型进行微调和部署基础模型在生成任务中表现非常出色，[…]
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在当今快速发展的人工智能领域，深度学习模型已经成为创新的前沿, 并且在计算机视觉（CV），自然语言处理（NLP）和推荐系统等领域有广泛的应用然而，训练和优化这些模型所带来的成本不断增加，给企业带来了挑战这些成本主要是由[…]驱动的
Leave a Comment亚马逊SageMaker Studio为数据科学家提供了完全托管的解决方案，可以交互式地构建、训练和部署机器学习（ML）模型亚马逊SageMaker笔记本作业允许数据科学家在SageMaker Studio中通过几次点击按需或按计划运行其笔记本有了这次发布，您可以以编程方式运行笔记本作业[…]
Leave a CommentAutoML可以让您在机器学习（ML）项目的生命周期初期就能从数据中快速得出一般性见解提前了解哪些预处理技术和算法类型能够提供最佳结果，能够减少开发、训练和部署正确模型所需的时间它在每个模型的开发过程中起着至关重要的作用[…]
Leave a Comment我们非常高兴地宣布推出了简化版的Amazon SageMaker JumpStart SDK，它能够轻松构建、训练和部署基础模型预测代码也得到了简化在本文中，我们将演示如何使用简化版SageMaker Jumpstart SDK只需几行代码便能开始使用基础模型
Leave a Comment在本文中，我们展示了在多云环境中利用AWS最广泛、最深入的人工智能/机器学习能力的众多选项之一我们展示了如何在AWS中构建和训练一个机器学习模型，并在另一个平台上部署该模型我们使用Amazon SageMaker训练模型，将模型工件存储在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中，并在Azure中部署和运行该模型
Leave a Comment随着客户尝试解决越来越具有挑战性的问题，机器学习（ML）变得越来越复杂这种复杂性通常会导致对分布式ML的需求，即使用多台机器来训练一个模型尽管这可以实现跨多个节点的任务并行化，从而加快训练时间、提高可伸缩性和改进[…]
Leave a Comment今天，生成式人工智能模型涵盖了各种任务，包括文本摘要、问答以及图像和视频生成为了提高输出的质量，采用了一些方法，如N-Short学习、提示工程、检索增强生成（RAG）和微调微调允许您调整这些生成式人工智能模型，以在您的领域特定的任务上实现更好的性能
Leave a Comment在这篇文章中，我们分享了SageMaker如何帮助Scalable的数据科学团队高效地管理数据科学项目的生命周期，特别是电子邮件分类器项目生命周期从使用SageMaker Studio进行初始阶段的数据分析和探索开始，然后通过SageMaker训练、推理和Hugging Face DLCs进行模型实验和部署，并最终通过与其他AWS服务集成的SageMaker Pipelines完成训练流程
Leave a Comment我们很高兴地宣布，通过Amazon SageMaker实时推理，响应流式传输已经可用现在，当使用SageMaker实时推理构建生成式AI应用程序（如聊天机器人、虚拟助手和音乐生成器）时，您可以连续地将推理响应流返回给客户端，以帮助您构建交互式体验通过这个新功能，您可以在可用时立即开始流式传输响应，而不是等待整个响应生成这降低了生成式AI应用程序的首字节响应时间在本文中，我们将展示如何使用SageMaker实时终端节点和新的响应流式传输功能为交互式聊天用例构建流式网络应用程序我们在示例演示应用程序UI中使用Streamlit
Leave a CommentAmazon Redshift是最受欢迎的云数据仓库，每天被数以万计的客户用于分析数十亿字节的数据许多从业人员正在使用Amazon SageMaker扩展这些Redshift数据集，以便进行机器学习（ML），其要求是在离线环境中以代码的方式开发功能[…]
Leave a Comment“数据准备是任何数据驱动项目中至关重要的一步，拥有合适的工具可以极大地提高运营效率亚马逊SageMaker Data Wrangler可以将聚合和准备表格和图像数据用于机器学习（ML）的时间从几周缩短到几分钟通过SageMaker Data Wrangler，您可以简化[…]”
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
Leave a Comment随着生成式人工智能的最新进展，关于如何将生成式人工智能应用于不同行业以解决特定业务问题的讨论越来越多生成式人工智能是一种可以创建新内容和想法的人工智能类型，包括对话、故事、图像、视频和音乐所有这些都由非常庞大的模型所支持[…]
Leave a Comment尽管在各个行业中，似乎无法阻挡的对LLM的采用，但它们只是整个技术生态系统中的一个组成部分，为新的AI浪潮提供动力许多对话型AI应用需要LLM，如Llama 2、Flan T5和Bloom，以回答用户的查询这些模型依赖参数化知识来回答问题模型[…]
Leave a Comment在过去的几年中，大型语言模型（LLMs）因其杰出的能力而崭露头角，能够以前所未有的熟练度理解、生成和操纵文本它们的潜在应用领域从对话代理人到内容生成和信息检索，承诺着彻底改变所有行业然而，在确保负责任和…
Leave a Comment此文章是与MathWorks的Brad Duncan、Rachel Johnson和Richard Alcock合作撰写的MATLAB是一种流行的编程工具，广泛应用于数据处理、并行计算、自动化、仿真、机器学习和人工智能等多个领域它在汽车、航空航天、通信和制造等许多行业中被广泛使用在…
Leave a Comment在亚马逊音乐的动态流媒体世界中，每一次搜索歌曲、播客或播放列表都抱有一个故事、一种情绪或一股等待揭示的情感洪流这些搜索成为探索新事物、珍贵经历和持久记忆的门户搜索栏不仅仅是找歌曲的工具；[…]
Leave a Comment在这篇文章中，我们向您展示如何创建一个可在使用MONAI Deploy App SDK构建的应用程序中重复使用的MAP连接器，以与AWS HealthImaging集成并加速从云原生DICOM存储中检索图像数据，用于医学影像人工智能工作负载MONAI Deploy SDK可用于支持医院运营我们还演示了两种托管选项，以便在SageMaker上大规模部署MAP AI应用程序
Leave a Comment在这个分析中，我们使用最近邻（KNN）模型进行作物分割，并将这些结果与农业地区的真实图像进行比较我们的结果表明，与2015年的真实分类数据相比，KNN模型的分类更准确地代表了2017年当前农田的状态这些结果证明了Planet高频率地理空间图像的力量农田经常变化，有时一季度会发生多次变化，拥有高频卫星图像可供观察和分析此类土地，能够为我们对农业土地和快速变化环境的理解提供巨大价值
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 Comment多模态数据是金融行业的宝贵组成部分，包括市场、经济、客户、新闻和社交媒体以及风险数据金融机构生成、收集和使用这些数据来获得对金融业务的洞察，做出更好的决策和提高绩效然而，由于多模态数据的复杂性和缺乏…，存在一些挑战
Leave a Comment今天，我们很高兴地宣布，由Meta开发的Llama 2基础模型现在可以通过Amazon SageMaker JumpStart提供给客户Llama 2系列大型语言模型（LLM）是一组预训练和微调的生成文本模型，参数范围从70亿到700亿被微调的LLM称为Llama-2-chat，[…]
Leave a Comment如果你错过了：我们在3月25日宣布与Amazon SageMaker合作，旨在更轻松地创建最先进的机器学习模型，并更快地发布尖端的NLP功能。 与SageMaker团队一起，我们构建了🤗优化的Transformers深度学习容器，以加速基于Transformers的模型训练。感谢AWS的朋友们！🤗 🚀 通过SageMaker Python SDK中的新HuggingFace估计器，您可以通过一行代码开始训练。 发布的博客文章提供了有关集成的所有信息，包括“入门”示例和文档、示例和功能的链接。 在此再次列出： 🤗 Transformers文档：Amazon SageMaker 示例笔记本 Hugging Face的Amazon SageMaker文档 Hugging Face的Python SDK SageMaker文档 深度学习容器 如果您对Amazon SageMaker不熟悉：“Amazon SageMaker是一项完全托管的服务，为每个开发人员和数据科学家提供快速构建、训练和部署机器学习（ML）模型的能力。SageMaker从机器学习过程的每个步骤中减轻了繁重的负担，使开发高质量模型更加容易。”[ REF…
Leave a Comment这是一个关于如何使用新的Hugging Face LLM Inference Container将开源LLMs（如BLOOM）部署到Amazon SageMaker进行推理的示例。我们将部署12B Pythia Open Assistant Model，这是一个使用Open Assistant数据集训练的开源Chat LLM。 示例内容包括： 设置开发环境 获取新的Hugging Face LLM DLC 将Open Assistant 12B部署到Amazon SageMaker 运行推理并与我们的模型聊天 创建由Amazon SageMaker支持的Gradio…
Leave a CommentAmazon SageMaker是一个端到端的机器学习（ML）平台，具有广泛的功能，可以导入、转换和测量数据中的偏差，并使用一流的计算和服务进行模型的训练、部署和管理，例如Amazon SageMaker Data Wrangler、Amazon SageMaker Studio、Amazon SageMaker Canvas、Amazon SageMaker Model Registry、Amazon SageMaker Feature Store等
Leave a Comment上周，技术创新研究院（TII）推出了TII Falcon LLM，这是一个开放源代码的基础性大语言模型（LLM）使用Amazon SageMaker训练了1万亿令牌的Falcon，在性能方面表现出色（在撰写本文时Hugging Face排行榜上排名第一），同时相对轻便且比其他LLM（如llama-65B）更便宜易于托管在…
Leave a CommentGPT-J是由Eleuther AI发布的开源6亿参数模型该模型经过Pile的训练，可以执行语言处理中的各种任务它可以支持各种用例，包括文本分类、标记分类、文本生成、问答、实体提取、摘要、情感分析等GPT-J是一个[…]
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