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Tag: Amazon SageMaker

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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VirtuSwap如何利用Amazon SageMaker Studio自定义容器和AWS GPU实例加速基于pandas的交易模拟

这篇文章是与VirtuSwap的Dima Zadorozhny和Fuad Babaev合作撰写的VirtuSwap是一家初创公司,专注于开发区块链上资产去中心化交换的创新技术VirtuSwap的技术为那些没有直接配对的资产提供更高效的交易方式缺乏直接配对导致间接交易成本高昂,[…]

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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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在Arup使用Amazon SageMaker地理空间能力设计具有韧性的城市

这篇文章是与来自Arup的Richard Alexander和Mark Hallows共同撰写的Arup是一个全球的设计师、顾问和专家团队,致力于可持续发展数据是Arup为客户提供服务的基础,通过世界级的数据收集和分析,提供洞察力以产生影响本文介绍的解决方案是为弹性城市的决策过程提供指导

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使用Amazon SageMaker编排基于Ray的机器学习工作流程

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[…]

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使用@remote装饰器在Amazon SageMaker上微调Falcon 7B和其他LLMs

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

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通过在Amazon SageMaker上使用Hugging Face进行电子邮件分类,加速客户成功管理

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

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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Amazon SageMaker JumpStart,利用生成式AI和RAG构建安全的企业应用程序

在这篇文章中,我们使用AWS Amplify构建了一个安全的企业应用程序,该应用程序调用了Amazon SageMaker JumpStart基础模型、Amazon SageMaker端点和Amazon OpenSearch服务,以解释如何创建文本到文本或文本到图像以及检索增强生成(RAG)您可以使用本文作为参考,使用AWS服务在生成AI领域构建安全的企业应用程序

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提升生成式人工智能体验:Amazon SageMaker 托管中引入流媒体支持

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

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使用亚马逊SageMaker模型卡共享来改善模型治理

作为ML治理的一部分,Amazon SageMaker Model Cards 是可用的工具之一,它具有通过在整个模型生命周期中集中和标准化文档来创建模型信息的单一真相的能力

SageMaker模型卡片使您能够标准化模型的文档记录方式,从而实现对模型的生命周期(从设计、构建、训练和评估)的可见性模型卡片旨在成为有关模型的业务和技术元数据的单一真相,可可靠地用于审计和文档记录目的它们提供了模型的重要事实表

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使用Amazon SageMaker Clarify在临床环境中解释医疗决策

在这篇文章中,我们展示了如何使用Amazon SageMaker Clarify来改进临床环境中的模型可解释性在医学领域中使用的机器学习(ML)模型的可解释性变得越来越重要,因为为了获得认可,这些模型需要从多个角度进行解释这些角度包括医学、技术、法律和最重要的——患者的角度在医学领域中,基于文本开发的模型在统计学上已经变得准确,然而,为了为每个病人提供最佳护理,临床医生在伦理上要求评估与这些预测相关的弱点为了让临床医生能够根据每个病人的情况做出正确的选择,这些预测的可解释性是必需的

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使用Amazon Redshift中的数据,利用Amazon SageMaker特征存储在规模上构建机器学习功能

Amazon 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[…]

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在Amazon SageMaker上使用LLMs实现智能视频和音频问答,并提供多语言支持

在日益数字化的世界中,数字资产是企业产品、服务、文化和品牌身份的重要视觉表现数字资产与记录的用户行为一起,可以通过提供互动和个性化体验来促进客户参与,使公司能够与目标受众更深入地连接高效地发现和搜索特定的数字资产[…]

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使用Haystack流水线和Amazon SageMaker JumpStart构建适用于企业搜索的生产就绪的生成式AI应用程序,使用LLMs

在这篇文章中,我们展示了如何使用Haystack pipelines和来自Amazon SageMaker JumpStart和Amazon OpenSearch Service的Falcon-40b-instruct模型,构建一个端到端的生成式AI应用程序,用于企业搜索,并加以检索增强生成(RAG)

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在Amazon SageMaker Studio上托管Spark UI

亚马逊SageMaker提供了几种运行Apache Spark分布式数据处理作业的方式,Apache Spark是一种流行的用于大数据处理的分布式计算框架您可以通过将SageMaker Studio笔记本和AWS Glue交互式会话连接起来,在Amazon SageMaker Studio中交互式地运行Spark应用程序,并使用无服务器集群运行Spark作业通过交互式会话,您可以[…]

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使用AWS SageMaker Data Wrangler中的新功能优化数据准备

“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[…]”

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使用Amazon SageMaker和Salesforce Data Cloud集成,为您的Salesforce应用程序提供AI/ML功能

这篇文章由Daryl Martis(Salesforce Einstein AI产品总监)共同撰写这是一系列讨论Salesforce Data Cloud与Amazon SageMaker集成的第二篇文章在第一篇中,我们展示了Salesforce Data Cloud和Einstein Studio与SageMaker的集成,使企业能够安全地访问其Salesforce数据

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通过使用Amazon SageMaker Canvas,将数据处理、训练和推理的性能提升70%,加速业务成果

Amazon SageMaker Canvas是一个可视化界面,让业务分析师能够在没有任何机器学习(ML)经验或不需要编写一行代码的情况下生成准确的机器学习预测SageMaker Canvas的直观用户界面允许业务分析师浏览和访问云端或本地的不同数据源,[…]

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SageMakerDistribution 现在可以在Amazon SageMaker Studio上使用

SageMaker 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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你的模型好吗?深入了解Amazon SageMaker Canvas高级指标

如果你是一名业务分析师,了解客户行为可能是你最关心的事情之一了解客户购买决策背后的原因和机制可以促进收入增长然而,客户流失(通常称为客户流失)始终存在风险了解客户离开的原因可以获得洞察力,可以帮助企业采取措施来减少客户流失

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使用Amazon SageMaker JumpStart在VPC模式下,无需互联网连接,使用生成式AI基础模型

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[…]

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“Patsnap如何在Amazon SageMaker上使用低延迟和成本的GPT-2推理”

这篇博客文章是由帕特斯纳智能语言处理高级工程师白子龙共同撰写,并包含一个简介当你在谷歌或亚马逊上搜索某些内容时,你很可能已经熟悉了自动完成建议功能尽管这些场景中的搜索词通常是我们日常生活中常见的关键词或表达方式,[…]

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使用Amazon SageMaker的地理空间能力分析啮齿类动物的入侵情况

“老鼠等啮齿动物与许多健康风险相关,并且已知可以传播35种以上的疾病识别高频率啮齿动物活动的区域可以帮助当地政府和害虫控制组织有效地计划干预措施,并消灭这些啮齿动物在本文中,我们展示了如何监测和可视化…”

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“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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Meta的两个基础模型现已在Amazon SageMaker JumpStart上可用

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,[…]

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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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