Amazon SageMaker unveils the Cohere Command R fine-tuning model
AWS 宣布在 Amazon SageMaker 上推出 Cohere Command R 微调模型。SageMaker 机器学习 (ML) 功能套件的最新成员使企业能够利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能，并充分发挥其在各种应用中的潜力。Cohere Command R 是一种可扩展的前沿 […]
Improve RAG accuracy with fine-tuned embedding models on Amazon SageMaker
这篇文章演示了如何使用 Amazon SageMaker 微调 Sentence Transformer 嵌入模型并将其部署到 Amazon SageMaker Endpoint。本文中的代码和更多示例可在 GitHub 存储库中找到。
这篇文章是与 BRIA AI 的 Bar Fingerman 共同撰写的。这篇文章解释了 BRIA AI 如何快速且经济地在包含 PB 级许可图像的数据集上训练高分辨率 (1024×1024) 文本到图像传播模型 BRIA AI 2.0。Amazon SageMaker 训练作业和 Amazon SageMaker 分布式训练库承担了与基础设施相关的无差别繁重工作 [...]
这篇文章向您展示了如何使用其他依赖项扩展 Amazon SageMaker Distribution，以创建针对地理空间分析量身定制的自定义容器映像。虽然这篇文章中的示例侧重于地理空间数据科学，但所介绍的方法可以应用于基于 SageMaker Distribution 的任何类型的自定义映像。
随着生成式人工智能 (AI) 推理对企业越来越重要，客户正在寻求扩展其生成式 AI 操作或将生成式 AI 模型集成到现有工作流程中的方法。模型优化已成为一个关键步骤，使组织能够平衡成本效益和响应能力，从而提高生产力。但是，性价比要求在不同用例之间差异很大。对于 [...]
今天，Amazon SageMaker 宣布了一款新的推理优化工具包，可帮助您将优化生成式人工智能 (AI) 模型所需的时间从数月缩短到数小时，从而为您的用例实现一流的性能。借助这项新功能，您可以从优化技术菜单中进行选择，将它们应用于您的生成式 AI [...]
The Weather Company enhances MLOps with Amazon SageMaker, AWS CloudFormation, and Amazon CloudWatch
在本文中，我们分享了 The Weather Company (TWCo) 如何使用 Amazon SageMaker、AWS CloudFormation 和 Amazon CloudWatch 等服务增强其 MLOps 平台的故事。TWCo 数据科学家和 ML 工程师利用自动化、详细的实验跟踪、集成训练和部署管道来帮助有效扩展 MLOps。TWCo 将基础设施管理时间缩短了 90%，同时还将模型部署时间缩短了 20%。
Generate unique images by fine-tuning Stable Diffusion XL with Amazon SageMaker
Stability AI 的 Stable Diffusion XL 是一种高质量的文本到图像深度学习模型，可让您生成各种风格的专业图像。托管版本的 Stable Diffusion XL 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上提供给您（请参阅在 Amazon SageMaker Studio 中将 Stable Diffusion XL 与 Amazon SageMaker JumpStart 结合使用）和 Amazon Bedrock（请参阅 […]
Identify idle endpoints in Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一个机器学习 (ML) 平台，旨在简化大规模构建、训练、部署和管理 ML 模型的过程。 SageMaker 提供全面的工具和服务，为开发人员和数据科学家提供加速开发和部署 ML 解决方案所需的资源。在当今快节奏的技术环境中，[…]
