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62 search results for "Amazon Simple Storage Service"

“Enel使用Amazon SageMaker自动化大规模电网资产管理和异常检测”

这是Mario Namtao Shianti Larcher的客座文章,他是Enel的计算机视觉负责人Enel起初是意大利的国家电力实体,如今已发展成为在32个国家拥有7400万用户的跨国公司,也是全球第一家私人网络运营商它还被认为是第一家可再生能源…

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在Amazon SageMaker Studio中使用VPC互连配置Amazon Redshift集群的跨账户访问

随着云计算的出现,随着计算能力和数据的普及,机器学习(ML)现在正在对各个行业产生影响,并且成为每个企业和行业的核心部分亚马逊SageMaker Studio是第一个完全集成的机器学习开发环境(IDE),具有基于Web的可视界面您可以执行所有机器学习开发[…]

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将SaaS平台与Amazon SageMaker集成,以实现基于机器学习的应用程序

Amazon 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

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保留原始PDF格式,使用Amazon Textract、Amazon Translate和PDFBox查看翻译后的文档

各行各业的公司都会创建、扫描和存储大量的PDF文件在许多情况下,这些文件的内容都是以文字为主,并且往往是用另一种语言编写的,需要进行翻译为了解决这个问题,您需要一个自动化解决方案,能够快速、高效地提取这些PDF文件中的内容并进行翻译许多企业都具有多样化的需求

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使用Amazon SageMaker Canvas,通过无代码机器学习来实现制造质量的计算机视觉缺陷检测的民主化

制造商最关注的是质量不良成本质量缺陷会增加废品和返工成本,降低生产效率,并可能影响客户和公司声誉在生产线上进行质量检查对于维持质量标准至关重要在许多情况下,使用人工视觉检查来评估质量和检测缺陷,这可能会 […]

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使用QLoRA在Amazon SageMaker Studio笔记本上交互式地微调Falcon-40B和其他LLMs

对大型语言模型(LLM)进行微调可以让您调整开源基础模型,以在特定领域的任务中实现更好的性能在本文中,我们讨论了使用Amazon SageMaker笔记本进行微调最先进的开源模型的优势我们利用了Hugging Face的参数高效微调(PEFT)库和通过bitsandbytes支持交互式微调的量化技术

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使用Amazon SageMaker Data Wrangler与Snowflake的直接连接,加速商业洞见的产生

Amazon SageMaker数据整理器是一个单一的可视界面,可以将数据准备和特征工程所需的时间从数周缩短到几分钟,并能够选择和清理数据、创建特征以及自动化机器学习(ML)工作流中的数据准备,而无需编写任何代码SageMaker数据整理器支持Snowflake,这是一个流行的[…]

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使用Amazon SageMaker上的OpenChatkit模型构建自定义聊天机器人应用程序

开源的大型语言模型(LLMs)变得越来越流行,使研究人员、开发人员和组织能够访问这些模型以促进创新和实验这鼓励开源社区的合作,以贡献于LLMs的发展和改进开源LLMs提供了模型架构、训练过程和训练数据的透明度,这使得研究人员能够理解[…]

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使用Amazon SageMaker Canvas,利用来自Amazon Athena和AWS Lake Formation的Parquet数据构建机器学习模型

数据是机器学习(ML)算法的基础存储大量数据的最常见格式之一是Apache Parquet,因为其紧凑且高效的格式这意味着希望从数据仓库中的大量数据中提取见解的业务分析师必须经常使用[…]

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在多云环境中使用亚马逊SageMaker训练和部署机器学习模型

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

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NVIDIA为一些最大的亚马逊Titan基础模型提供训练能力

关于大型语言模型的一切都是巨大的——巨大的模型在数千个NVIDIA GPU上的大规模数据集上进行训练。 这对于追求生成式人工智能的公司来说会带来很多大的挑战。 NVIDIA NeMo是一个构建、定制和运行LLM的框架,有助于克服这些挑战。 亚马逊网络服务的一支由经验丰富的科学家和开发人员组成的团队正在创建Amazon Titan为Amazon Bedrock提供基础模型,后者是一项基于基础模型的生成式人工智能服务,并在过去的几个月中一直使用NVIDIA NeMo。 “与NeMo合作的一个重要原因是它的可扩展性,它具有优化功能,可以在高GPU利用率下运行,并使我们能够扩展到更大的集群,以便我们能够更快地训练和交付模型给我们的客户,”亚马逊网络服务的高级应用科学家Leonard Lausen说。 融入大规模环境 NeMo中的并行技术使得大规模LLM的训练更加高效。与AWS的弹性适配器相结合,可以将LLM分散到多个GPU上加速训练。 EFA提供了一个UltraCluster网络基础设施,可以直接连接超过10,000个GPU,并通过NVIDIA GPUDirect绕过操作系统和CPU。 这种组合使得AWS的科学家们能够提供优秀的模型质量,这是仅依赖数据并行化方法无法实现的。 适用于各种规模的框架 “NeMo的灵活性,”Lausen说,“使得AWS能够根据新的Titan模型、数据集和基础设施的特点来定制训练软件。” AWS的创新包括从Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)到GPU集群的高效流处理。“由于NeMo基于像PyTorch Lightning这样的流行库构建,这些改进很容易融入其中,这些库标准化了LLM训练流程组件,”Lausen说。 AWS和NVIDIA的目标是吸取他们的合作所学,为顾客带来像NVIDIA…

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亚马逊转录宣布推出一款新的基于语音模型的ASR系统,支持扩展至100多种语言

亚马逊转录是一项完全托管的自动语音识别(ASR)服务,可帮助您将语音转换为文本,并轻松地将其添加到您的应用程序中今天,我们很高兴地宣布推出了一种下一代多十亿参数语音基础模型驱动的系统,将自动语音识别扩展到超过100种语言在本文中,我们将讨论一些相关内容…

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使用自定义镜头构建良好架构的IDP解决方案-第三部分:可靠性

IDP Well-Architected Custom Lens适用于所有使用AWS运行智能文档处理(IDP)解决方案并寻求在AWS上构建安全、高效和可靠的IDP解决方案的AWS客户在云中构建一个适用于生产环境的解决方案涉及到资源、时间、客户…之间的一系列权衡

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使用基础模型来提高使用亚马逊SageMaker的模型准确性

确定房屋价值是使用机器学习(ML)的一个经典案例在本文中,我们讨论了一种专为视觉问答(VQA)任务设计的开源模型的使用通过VQA,您可以使用自然语言向一张照片提问,并以简明的语言得到一个回答本文的目标是激发和展示使用这项技术所能实现的可能性

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使用MONAI Deploy在AWS上构建医学影像AI推理流程

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

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使用亚马逊肯德拉智能地搜索Drupal内容

亚马逊肯德拉(Amazon Kendra)是由机器学习(ML)提供支持的智能搜索服务亚马逊肯德拉可以帮助您轻松地从各种内容库中聚合内容到一个集中的索引中,以便您快速搜索所有企业数据并找到最准确的答案Drupal是一种内容管理软件它被用来创建许多[…]

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利用两阶段的亚马逊Rekognition自定义标签模型进行高分辨率图像缺陷检测

高分辨率图像在当今世界非常普遍,从卫星图像到无人机和数码单反相机通过这些图像,我们可以捕捉自然灾害造成的损害,制造设备中的异常情况,或者非常小的缺陷,比如印刷电路板(PCB)或半导体上的缺陷使用高分辨率图像构建异常检测模型可能具有挑战性[…]

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了解亚马逊药店如何使用亚马逊SageMaker创建了他们基于LLM的聊天机器人

亚马逊药房是亚马逊网站上的一家全方位药房,提供透明的定价、临床和客户支持,以及免费将药品送到您的门口客户服务代理在快速准确地获取与药房信息相关的信息方面起着至关重要的作用,包括处方澄清和转移状态、订单和发药详细信息以及患者信息

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AWS中的生成式人工智能和多模态代理:解锁金融市场中的新价值的关键

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

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使用机器学习改进资产健康和电网韧性

机器学习(ML)正在改变每一个行业、流程和业务,但成功的道路并不总是一帆风顺在这篇博文中,我们展示了杜克能源(Duke Energy)与亚马逊云服务(AWS)机器学习解决方案实验室(MLSL)合作,利用计算机视觉自动化检测木杆设施,帮助预防停电、财产损失甚至人员受伤杜克能源是一家总部位于北卡罗来纳夏洛特市的财富500强企业

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使用亚马逊Rekognition、亚马逊SageMaker基础模型和亚马逊OpenSearch服务进行文章的语义图像搜索

数字出版商不断寻求简化和自动化媒体工作流程的方法,以便尽快生成和发布新内容出版商可能拥有包含数百万张图片的存储库,并且为了节省费用,他们需要能够在文章中重复使用这些图片在这样规模的存储库中找到与文章最匹配的图片可能是一项耗时、重复、手动的任务,但可以通过自动化来完成这还依赖于存储库中的图片被正确标记,这也可以通过自动化来实现(有关客户成功案例,请参阅Aller Media Finds Success with KeyCore and AWS)在本文中,我们演示如何使用Amazon Rekognition、Amazon SageMaker JumpStart和Amazon OpenSearch Service来解决这个业务问题

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利用生成式人工智能增强AWS智能文档处理

对于处理大量文档的组织来说,数据分类、提取和分析可能具有挑战性传统的文档处理解决方案是手动的、昂贵的、容易出错的,并且难以扩展AWS智能文档处理(IDP)通过使用Amazon Textract等人工智能服务,让您能够快速利用领先行业的机器学习(ML)技术来快速实现数据分类、提取和分析

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使用亚马逊转录有害语言检测标记口语对话中的有害语言

网络社交活动的增加,如社交网络或在线游戏,往往存在敌对或侵略性行为,可能导致令人讨厌的仇恨言论、网络欺凌或骚扰的行为例如,许多在线游戏社区提供语音聊天功能,以促进用户之间的交流尽管语音聊天通常支持友好的交流,但有时也会出现不当的言辞和攻击性行为,使某些用户感到不安或受到伤害

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使用亚马逊AI内容审查服务的安全图像生成和传播模型

生成式人工智能技术正在迅速改进,现在能够根据文本输入生成文本和图像稳定扩散(Stable Diffusion)是一个文本到图像模型,使您能够创建逼真的应用程序您可以通过Amazon SageMaker JumpStart轻松使用稳定扩散模型从文本生成图像以下是输入文本和…的示例

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如何利用AWS构建Light & Wonder游戏机预测性维护解决方案

本文是由Light and Wonder(L&W)的Aruna Abeyakoon和Denisse Colin共同撰写的总部位于拉斯维加斯的Light&Wonder,Inc.是一家领先的跨平台全球游戏公司,提供赌博产品和服务与AWS合作,Light&Wonder最近开发了业界首个安全解决方案Light&Wonder Connect(LnW Connect)[…]

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在亚马逊SageMaker上部署带有大模型推理DLC的Falcon-40B

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…

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