Integrating custom dependencies in Amazon SageMaker Canvas workflows
在亚马逊sagemaker画布中实施机器学习工作流程时，组织可能需要考虑其特定用例所需的外部依赖项。尽管Sagemaker画布为快速实验提供了强大的无代码和低编码功能，但某些项目可能需要默认情况下默认情况下的专门依赖项和库。这篇文章提供了一个示例，说明了如何将依赖外部依赖关系的代码合并到您的SageMaker画布工作流程中。
在这篇文章中，我们讨论了组织更新生产模型时面临的挑战。然后，我们深入研究推理组件的新滚动更新功能，并使用DeepSeek蒸馏器模型提供实践示例来演示此功能。最后，我们探索如何在不同方案中设置滚动更新。
在这篇文章中，我们演示了如何在Sagemaker Unified Studio中使用Amazon Bedrock来构建生成AI应用程序，以与现有的端点和数据库集成。
Running NVIDIA NeMo 2.0 Framework on Amazon SageMaker HyperPod
在这篇博客文章中，我们探讨了如何将Nemo 2.0与Sagemaker Hyperpod集成，以实现对大型语言模型（LLMS）的有效培训。我们介绍设置过程，并提供逐步指南，以在Sagemaker HyperPod群集上运行NEMO作业。
今天，我们很高兴地宣布，Nemo Retriever Llama3.2文本嵌入和重新启动NVIDIA NIM微服务可在Amazon Sagemaker Jumpstart中获得。通过此发布，您现在可以部署NVIDIA优化的重新骑行和嵌入模型来构建，实验和负责任地扩展您的生成AI想法。在这篇文章中，我们演示了如何在Sagemaker Jumpstart上开始这些模型。
Unleash AI innovation with Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们展示了SageMaker HyperPod及其在AWS RE：Invent 2024上引入的新功能如何满足现代AI工作负载的需求，从而提供了针对分布式培训和加速推理的持久和优化的群集，并在云规模上加速推理和有吸引力的价格。
Optimize hosting DeepSeek-R1 distilled models with Hugging Face TGI on Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们演示了如何通过Amazon Sagemaker AI优化托管DeepSeek-R1蒸馏型模型（TGI）。
Customize DeepSeek-R1 distilled models using Amazon SageMaker HyperPod recipes – Part 1
在这个两部分的系列中，我们讨论了如何通过使用deepSeek-R1模型及其蒸馏变量的预先构建的微调工作流（也称为“食谱”）来减少DeepSeek模型的自定义复杂性，并作为亚马逊SageMaker HyproPod食谱的一部分发布。 In this first post, we will build a solution architecture for fine-tuning DeepSeek-R1 distilled models and demonstrate the approach by providing a step-by-step example on customizing t
在这篇文章中，我们将连续的自我实施微型调整框架作为DSPY框架实现的复合AI系统。该框架首先从域知识库中生成一个综合数据集，并为自我建筑生成文档，然后通过SFT驱动模型进行微调，并介绍了人类的工作流程，以将人类和AI的反馈收集到模型响应中，它用于通过增强学习（RLHF/RLAIF）来对齐人类偏好来进一步提高模型性能。
Best practices for Amazon SageMaker HyperPod task governance
在这篇文章中，我们提供了最佳实践，以最大程度地提高SageMaker HyperPod任务治理的价值，并使管理和数据科学体验无缝。在管理和运行生成的AI开发任务时，我们还讨论了共同的治理方案。
Training Llama 3.3 Swallow: A Japanese sovereign LLM on Amazon SageMaker HyperPod
Tokyo科学院已经成功训练了Llama 3.3 Swallow，这是一种使用Amazon Sagemaker Hyperpod的700亿参数大语模型（LLM），具有增强的日本能力。该模型在日语任务中表现出了卓越的性能，表现优于GPT-4O-Mini和其他领先的模型。该技术报告详细介绍了项目期间开发的培训基础设施，优化和最佳实践。
Multi-account support for Amazon SageMaker HyperPod task governance
在这篇文章中，我们讨论了具有多个帐户的企业如何访问共享的Amazon Sagemaker HyperPod群集以运行其异质工作负载。我们使用SageMaker HyperPod任务治理来启用此功能。
Modernize and migrate on-premises fraud detection machine learning workflows to Amazon SageMaker
radial是最大的3PL履行提供商，也为中型市场和企业品牌提供综合付款，欺诈检测以及全渠道解决方案。在这篇文章中，我们通过使用Amazon Sagemaker对其ML工作流进行现代化，分享了Radial如何优化其欺诈检测机学习（ML）应用程序的成本和性能。
Impel enhances automotive dealership customer experience with fine-tuned LLMs on Amazon SageMaker
在这篇文章中，我们与SageMaker的微调LLMS分享Impel如何增强汽车经销商的客户体验。
Deploy Amazon SageMaker Projects with Terraform Cloud
在这篇文章中，您定义，部署和提供纯粹在Terraform中的SageMaker项目自定义模板。由于对其他IAC工具没有依赖性，因此您现在可以严格在Terraform企业基础架构中启用Sagemaker项目。
Revolutionizing earth observation with geospatial foundation models on AWS
在这篇文章中，我们探讨了如何将领先的GeoFM（Clay Foundation的Clay Foundation模型在拥抱面上可用）如何用于大规模推断和在Amazon Sagemaker上进行微调。
Gemma 3 27B model now available on Amazon Bedrock Marketplace and Amazon SageMaker JumpStart
我们很高兴地宣布，通过亚马逊基岩市场和亚马逊Sagemaker Jumpstart宣布Gemma 3 27B指示模型。在这篇文章中，我们向您展示了如何开始使用Amazon Bedrock Marketplace和SageMaker Jumpstart上的Gemma 3 27B指令，以及如何在应用程序中使用模型强大的指令遵循功能。
Accelerate edge AI development with SiMa.ai Edgematic with a seamless AWS integration
在这篇文章中，我们演示了如何使用SageMaker AI和Sima.ai Palette软件套件对模型进行重新训练和量化。目的是准确检测个人在可见性和保护设备检测对于合规性和安全性至关重要的环境中。
