Track machine learning experiments with MLflow on Amazon SageMaker using Snowflake integration
在这篇文章中，我们演示了如何将 Amazon SageMaker 托管的 MLflow 集成为中央存储库来记录这些实验并提供统一的系统来监控其进度。
Adaptive infrastructure for foundation model training with elastic training on SageMaker HyperPod
Amazon SageMaker HyperPod 现在支持弹性训练，使您的机器学习 (ML) 工作负载能够根据资源可用性自动扩展。在这篇文章中，我们将演示弹性训练如何帮助您最大限度地提高 GPU 利用率、降低成本并通过动态资源适应加速模型开发，同时保持训练质量并最大限度地减少手动干预。
在这篇文章中，我们将探讨 Tata Power CoE 和 Oneture Technologies 如何使用 AWS 服务实现端到端检查流程的自动化。
