详细内容或原文请订阅后点击阅览

气候技术初创公司如何使用Amazon Sagemaker Hyperpod

2025年6月4日 16:07 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

在这篇文章中，我们展示了气候技术初创公司如何开发基础模型（FMS），这些模型（FMS）使用广泛的环境数据集来解决诸如碳捕获，碳阴性燃料，新的微塑料破坏和生态系统保存等问题。这些专业模型需要高级计算功能来有效地处理和分析大量数据。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
气候技术初创公司是使用技术和创新来解决气候危机的公司，主要关注减少温室气体排放或帮助社会适应气候变化的影响。他们统一的使命是创建可扩展的解决方案，以加速向可持续的低碳未来过渡。随着气候驱动的极端天气灾难在全球范围内增加，气候危机的解决方案越来越重要。在2024年，气候灾难在全球造成了超过417B美元的损失，而2025年，洛杉矶野火在一年中的第一个月就破坏了超过135B美元。气候技术初创公司处于建立有影响力的解决气候危机解决方案的最前沿，并且他们正在使用生成的AI迅速构建。在这篇文章中，我们显示气候技术初创公司如何开发基础模型（FMS），这些模型（FMS）使用广泛的环境数据集来解决碳捕获，碳 - 维管燃料，碳 - 维管燃料，材料设计等新型材料设计，并将其定为新材料设计，并将其保留。这些专业模型需要高级计算功能来有效地处理和分析大量数据。AmazonWeb Services（AWS）提供了必不可少的计算基础架构来支持这些努力，从而通过Amazon Sagemaker Hyperpod提供可扩展且强大的资源。 SageMaker Hyperpod是一项专门建立的基础架构服务，可自动管理大规模AI训练集团的管理，因此开发人员可以通过自动处理群集供应，监视和跨GPU的容忍度来有效地构建和培训复杂模型，例如大语言模型（LLMS）。使用SageMaker Hyperpod，初创企业可以在各种环境数据集上训练复杂的AI模型，包括卫星图像和大气测量，并提高速度和效率。该计算主链对于努力创建
设计 数据集 适应气候 解决 模型 处理 气体排放 基础架构 解决方案 FMS 提高 大规模 AI 集团的 变化的 技术 强大的 维管 初创 环境数据 公司 气候变化 气候 高速度 驱动的 开发人员 复杂的 Hyperpod 卫星图像 计算 扩展的 自动 容忍度 提高速度 广泛的 统一的 训练集