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负责人AI：Powerschool如何使用Amazon Sagemaker AI

2025年10月6日 19:14 33 Comments
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在这篇文章中，我们演示了 PowerSchool 如何使用 Amazon SageMaker AI 构建和部署自定义内容过滤解决方案，该解决方案在保持较低误报率的同时实现了更高的准确性。我们将详细介绍微调 Llama 3.1 8B 的技术方法、我们的部署架构以及内部验证的性能结果。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与Powerschool的Gayathri Rengarajan和Harshit Kumar Nyati共同处理。Powerschool是针对K-12教育的基于云的软件的领先提供商，在90多个国家 /地区为超过18,000个客户提供了超过18,000名客户，其中包括美国学生招生的前100多个地区的90多名客户。当我们启动PowerBuddy™时，我们的AI助理在我们的多个教育平台上集成了一个关键的挑战：实施内容过滤足够复杂，以区分合法的学术讨论和在教育环境中的合法学术讨论和有害内容。在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon SageMaker AI构建和部署一种定制的内容，从而使Amazon SageMaker AI构建和部署更好的降低率，从而使较低的虚假速度降低了较低的速度，同时可以实现较低的虚假速度。我们介绍了技术方法，以进行微调美洲拉玛3.1 8b，我们的部署体系结构以及内部验证的绩效结果。Powerschool的PowerBuddyPowerBuddy是AI助手，可提供个性化的见解，培养参与度，并在整个教育过程中提供支持。教育领导者受益于在Powerschool生态系统中被带到数据和用户最常见的工作流程中，例如学校学学习，Naviance CCLR，Powerschool SIS，PowerSchool SIS，表现事务等等，以确保学生及其在学校和家里的支持者网络的一致经验。大学和职业的PowerBuddy为职业探索提供了见解；用于社区的PowerBuddy简化了对地区和学校信息的访问，以及其他信息。该解决方案包括内置的可访问性功能，例如语音到文本和文本到语音功能。对PowerBuddyas的内容过滤是一个教育技术提供商，为数百万学生（其中许多是未成年人）提供服务的服务提供商 - 学生的安全
学生 较低的 定制的 PowerBuddy 包括 部署 领导者 见解 000 学校 验证的 Amazon 美国 教育 体系结构 地区的 访问 生态系统 关键的 90 服务的 合法的 提供 速度降 例如 18 速度降低 SageMaker AI 内容 内置的 信息的 Powerschool