创造性广告有可能通过生成式人工智能（GenAI）实现革命现在，您可以通过重新训练一个GenAI模型并向模型提供一些输入（例如描述场景和要由模型生成的对象的句子），来创造各种各样的新颖图片，比如产品照片
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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[…]
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 Comment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
Leave a CommentAmazon 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，[…]
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
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，[…]
Leave a Comment“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…”
Leave a Comment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…
Leave a Comment垃圾邮件，也被称为垃圾邮件，是一次性发送给大量用户的电子邮件，通常包含欺诈、网络钓鱼内容或隐晦的信息垃圾邮件有时是由人工手动发送的，但更常见的是使用机器人发送垃圾邮件的例子包括假广告、连锁邮件和冒名顶替
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 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 […]
Leave a Comment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
Leave a Comment机器学习（ML）管理员在维护ML工作负载的安全性和完整性方面扮演着至关重要的角色他们的主要重点是确保用户以最高安全性操作，遵守最小权限原则然而，满足不同用户角色的多样化需求并创建适当的权限策略有时会妨碍灵活性[…]
Leave a CommentAmazon 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[…]
Leave a Comment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）[…]
Leave a CommentAmazon SageMaker Studio是第一个完全集成的机器学习（ML）开发环境（IDE）Studio提供了一个单一的基于Web的可视化界面，您可以在其中执行准备数据所需的所有ML开发步骤，以及构建、训练和部署模型生命周期配置是由Studio生命周期事件触发的shell脚本，例如启动[…]
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 Comment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[…]
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[…]
Leave a CommentPyTorch是一个基于Torch库的机器学习（ML）框架，用于计算机视觉和自然语言处理等应用客户选择PyTorch框架的主要原因之一是其简单性以及它的设计和组装是为了与Python配合使用PyTorch支持动态计算图，[…]
Leave a Comment这篇文章是由 Philipp Schmid 和 Jeff Boudier 与 Hugging Face 共同撰写的作为亚马逊网络服务与 Hugging Face 的合作伙伴关系的一部分，我们很高兴地宣布发布一款新的 Hugging Face 深度学习容器 (DLC)，用于对大型语言模型 (LLM) 进行推理这个新的 Hugging Face LLM DLC 是由…
Leave a Comment在当今快节奏的世界中，客户期望企业提供快速高效的服务但当询问量超过了用于解决它们的人力资源时，提供优质客户服务可能会面临重大挑战然而，随着生成式人工智能（生成[…]）的进步，企业可以在提供个性化和高效的客户服务的同时应对这一挑战
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