导入的关键词检索结果

用对数概率支持亚马逊基岩自定义型号导入的模型洞察力

Unlock model insights with log probability support for Amazon Bedrock Custom Model Import

在这篇文章中,我们探讨了日志概率如何与亚马逊基岩中的导入模型一起使用。您将了解什么是日志概率,如何在API调用中启用它们以及如何解释返回的数据。我们还重点介绍了实用的应用程序,从检测潜在的幻觉到优化抹布系统和评估微调模型 - 这些洞察力如何可以改善您的AI应用程序,从而帮助您使用自定义模型来帮助您构建更多可信赖的解决方案。

生物化学家发现线粒体蛋白导入的新规则

Biochemists uncover new rules of mitochondrial protein import

线粒体是细胞细胞器,在使ATP(三磷酸腺苷)(供电大多数细胞功能的分子燃料)中起重要作用。这些细胞器起源于十亿年前,当时原始的古细胞与祖先细菌建立了共生关系。随着时间的流逝,线粒体对于代谢和能源生产至关重要,同时将大部分基因转移到宿主。结果,他们现在依靠宿主细胞提供大多数蛋白质,这些蛋白质是由细胞器外部核糖体合成的,必须正确递送至线粒体。

美国合并财务报表:交通部的关键问题

U.S. Consolidated Financial Statements: Key Issues for the Department of Transportation

GAO发现运输部(DOT)的坚定和持续承诺对于解决其财务报表审计师提出的建议以及(2)影响美国政府合并财务报表的关键问题至关重要。虽然DOT的审计师对DOT的2024和2023财务报表发出了未经修改的审计意见,但审计师确定了对内部控制财务报告的严重缺陷,并提出了建议以帮助解决方案。此外,影响综合财务报表的关键问题,包括为可靠的预算提供了详细信息,以详细的范围进行详细的信息,以详细的范围进行详细的信息,以平衡数据,并平衡均衡的信息,并平衡均衡的信息。活动,并有效地实施与条约和其他国际协议有关的新过程。财政部正在制定纠正措施来解决这些缺陷,包括增强联邦实体(例如DOT)的能力,以足够详细的水平记录

东部快递:中上里的中国外国汽车 div>倒入了俄罗斯联邦。

Восточный экспресс: в РФ хлынули китайские иномарки с пробегом

从中国导入的二手计算机生长了四次 div>

使用亚马逊基岩自定义模型import

Deploy Qwen models with Amazon Bedrock Custom Model Import

现在,您可以为qwen2,qwen2_vl和qwen2_5_vl架构导入自定义权重,包括QWEN 2、2.5编码器,QWEN 2.5 VL和QWQ 32B之类的型号。在这篇文章中,我们介绍了如何使用Amazon BedRock自定义模型导入的如何部署QWEN 2.5型号,这使他们可以在AWS基础架构中以有效的成本在AWS基础架构中使用最先进的AI功能。

机器学习解锁了轻型有机晶体中的“出色性能”

Machine learning unlocks ‘superior performance’ in light-driven organic crystals

日本大学Waseda的研究人员开发了一种机器学习工作流程,以优化光导入的有机晶体的输出力。使用LASSO(绝对收缩和选择算子)回归来识别关键分子亚结构和贝叶斯优化以进行有效采样,它们的最大阻断力为37.0 mn - 效率是[…]

机器学习解锁了光驱动的有机晶体中的卓越性能

Machine learning unlocks superior performance in light-driven organic crystals

研究人员开发了一种机器学习工作流程,以优化光导入的有机晶体的输出力。使用LASSO回归来识别关键分子亚结构和贝叶斯优化以进行有效抽样,它们的最大阻塞力量为37.0 MN,效率是常规方法的效率73倍。

“美味 - and Point”:Empertone -repedond Data Platform div>

«Вкусно – и точка»: импортонезависимая платформа данных

Pavel Medvedev,数据管理技术信息系统部和Point LLC的主管,在对导入的依赖性堆栈上创建数据平台,为业务提供了新的机会和支持决策的方法。

使用llmperf和litellm

Benchmarking customized models on Amazon Bedrock using LLMPerf and LiteLLM

这篇文章开始了一个博客系列,探索Amazon Bedrock自定义模型导入的DeepSeek和Open FMS。它涵盖了使用流行的开源工具:LLMPERF和LITELLM在亚马逊基岩中定制模型的性能基准测试过程。它包括一个笔记本,其中包含分步说明,以部署DeepSeek-R1-Distill-Lalama-8B型号,但是相同的步骤适用于Amazon Bedrock自定义模型导入的任何其他模型。

如何使用Amazon BedRock自定义模型IMPORT

How to configure cross-account model deployment using Amazon Bedrock Custom Model Import

在本指南中,我们将带您浏览分步说明,以配置Amazon Bedrock自定义模型导入的跨账户访问,并涵盖了基于加密的不加密和AWS密钥管理服务(AWS KMS)的情况。

Amazon Bedrock 自定义模型导入现已全面推出

Amazon Bedrock Custom Model Import now generally available

我们很高兴地宣布 Amazon Bedrock 自定义模型导入的正式版 (GA)。此功能使客户能够通过单一、统一的 API 导入和使用他们的自定义模型以及现有的基础模型 (FM)。