AWS AI chips deliver high performance and low cost for Llama 3.1 models on AWS
今天，我们很高兴地宣布 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 支持 Llama 3.1 模型的微调和推理。Llama 3.1 系列多语言大型语言模型 (LLM) 是一组预先训练和指令调整的生成模型，大小分别为 8B、70B 和 405B。在上一篇文章中，我们介绍了如何在 Amazon SageMaker JumpStart 中基于 AWS Trainium 和 Inferentia 的实例上部署 Llama 3 模型。在这篇文章中，我们概述了如何开始在 AWS AI 芯片上微调和部署 Llama 3.1 系列模型，以实现其性价比优势。
Use Llama 3.1 405B for synthetic data generation and distillation to fine-tune smaller models
今天，我们很高兴地宣布 Llama 3.1 405B 模型已在 Amazon SageMaker JumpStart 和 Amazon Bedrock 上推出预览版。 Llama 3.1 模型是一组先进的预训练和指导微调的生成式人工智能 (AI) 模型，大小分别为 8B、70B 和 405B。Amazon SageMaker JumpStart 是一个机器学习 (ML) 中心，提供对算法、模型和 ML 解决方案的访问，以便您可以快速开始使用 ML。Amazon Bedrock 提供了一种使用 Meta Llama 模型构建和扩展生成式 AI 应用程序的简单方法，只需一个 API 即可。
Llama 3.1 models are now available in Amazon SageMaker JumpStart
今天，我们很高兴地宣布，最先进的 Llama 3.1 多语言大型语言模型 (LLM) 集合（包括 8B、70B 和 405B 大小的预训练和指令调整生成式 AI 模型）可通过 Amazon SageMaker JumpStart 部署以进行推理。Llama 是一种可公开访问的 LLM，专为开发人员、研究人员和企业设计，用于构建、试验和负责任地扩展他们的生成式人工智能 (AI) 创意。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 SageMaker JumpStart 发现和部署 Llama 3.1 模型。
Function Calling: Fine-Tuning Llama 3 on xLAM
得益于 QLoRA，速度快且内存效率高继续阅读 Towards Data Science »
Llama, Llama, Llama: 3 Simple Steps to Local RAG with Your Content
借助这 3 个 Llamas，您只需几行代码即可启动并运行您自己的本地 RAG 系统。
Comparative Analysis of LangChain and LlamaIndex
详细比较分析 LangChain 和 LlamaIndex 在构建和使用 LLM 应用程序方面的差异。
Llama 3: the latest advances in LLM
Llama 3 是 Meta AI 的最新进展，拥有无与伦比的语言理解能力，增强了其执行复杂任务的能力。凭借扩大的词汇量和先进的安全功能，该模型可确保提高性能和多功能性。
什么是 Meta Llama 3？ Meta 发布的最新一代语言模型称为 Meta Llama 3。这些模型分别具有 80 亿 (8B) 和 700 亿 (70B) 个参数，并且是经过预训练和指令微调的语言模型。它们旨在在多个行业中发挥前沿作用 […]
在这篇文章中，我们提出了一个完整的解决方案，用于微调和部署Web自动化任务的Llama-3.2-11b-Vision-Instruct模型。我们演示了如何在Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）上使用AWS深度学习容器（DLC）建立安全，可扩展和高效的基础架构。
Run Ollama Models Locally and make them Accessible via Public API
在本地运行Ollama模型，并使它们可以通过公共API
来自Turkiye的蜘蛛属Hellamalthonica Bosmans，2023年（Araneae，Agelenidae），描述了一个新物种背景，蜘蛛属Hellamalthonica Bosmans，2023年，Agelenidae家族的2023年目前包含五个物种，所有物种都来自Greece。该属尚未在turkiye记录。新信息新物种，hellamalthonica kazdagensis sp。十一月，来自Turkiye的Balıkesir省KazDağı山（♂♀）。这也是Turkiye Hellamalthonica的第一份报告。给出了新物种的形态描述，显微镜检查和扫描电子显微镜图像（S
AI Agent with Multi-Session Memory
仅使用Python＆Ollama（没有GPU，无apikey）从头开始构建。具有多课程记忆的后AI代理首先出现在数据科学上。
How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data
通过Llamathe Post如何使用抹布和自定义数据训练聊天机器人，首先出现在数据科学方面。
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。
