凭证，无水和数字幻影：四个蜘蛛（Araneae）出版但不出现在爱尔兰列表中，以爱尔兰人列表（C. L. Koch，1833）在爱尔兰人列表中被正式删除。最近为爱尔兰出版的三种蜘蛛种类的名称将构成爱尔兰的第一个记录；但是，未收集代金券标本。因此，尚未安全地证明这些物种是在爱尔兰建立的，因此名称不应包含在爱尔兰清单中。现在，在两个独立推定的观察结果中，在几个数字数据集中为爱尔兰绘制了其中一种物种。注意到强大过滤标准避免这种情况的重要性。凭证，不败的和数字幻影；四个蜘蛛（Araneae）出版于爱尔兰但不出现在爱尔兰：第280-286页。 https://www.irishbiogiogemathic
Rapid ML experimentation for enterprises with Amazon SageMaker AI and Comet
在这篇文章中，我们展示了如何使用sagemaker和Comet一起旋转具有可重现性和实验跟踪功能的完全管理的ML环境。
Use AWS Deep Learning Containers with Amazon SageMaker AI managed MLflow
在这篇文章中，我们展示了如何将AWS DLC与MLFlow集成，以创建一个解决基础结构控制与强大ML治理的解决方案。我们将浏览您的团队可以使用的功能设置，以满足您的专业要求，同时大大减少ML生命周期管理所需的时间和资源。
Build Agentic Workflows with OpenAI GPT OSS on Amazon SageMaker AI and Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们展示了如何将GPT-OSS-20B模型部署到SageMaker托管端点，并演示了与Langgraph的实用库存分析仪代理助理示例，Langgraph是一个强大的基于图形的框架，可处理状态管理，协调的工作流程和持久的内存系统。
Schedule topology-aware workloads using Amazon SageMaker HyperPod task governance
在这篇文章中，我们通过提交代表层次网络信息的作业来介绍使用SageMaker HyperPod任务治理的拓扑感知调度。我们提供有关如何使用SageMaker HyperPod任务治理来优化您的工作效率的详细信息。
Automate advanced agentic RAG pipeline with Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们介绍了如何简化您的破布开发生命周期从实验到自动化，从而帮助您通过Amazon Sagemaker AI来运行RAG解决方案，以帮助您的团队有效地实验，有效地协作并驱动持续改进。
Create a private workforce on Amazon SageMaker Ground Truth with the AWS CDK
在这篇文章中，我们提供了一个完整的解决方案，用于使用AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）在Amazon Sagemaker AI上编程创建私人劳动力，包括设置专用，完整配置的Amazon Cognito用户池。
TII Falcon-H1 models now available on Amazon Bedrock Marketplace and Amazon SageMaker JumpStart
我们很高兴地宣布，在亚马逊基岩市场和亚马逊萨金人的Amazon Sagemaker Jumpstart上，技术创新研究所（TII）的Falcon-H1车型的可用性。通过此次发布，开发人员和数据科学家现在可以在AWS上使用六种指令调节的Falcon-H1型号（0.5b，1.5b，1.5b，1.5b，3b，7b和34b），并可以访问一系列混合体系结构，这些模型将传统注意力机制与州空间模型（SSMS）相结合，以提供具有非精致效率的效率。
Accelerate your model training with managed tiered checkpointing on Amazon SageMaker HyperPod
AWS宣布在亚马逊Sagemaker Hyperpod中宣布了托管分层的检查点，这是一种专门建立的基础架构，可扩展和加速成千上万个AI加速器的生成AI模型开发。托管分层检查点使用CPU内存进行高性能检查点存储，并在相邻计算节点上自动数据复制，以增强可靠性。在这篇文章中，我们深入研究了这些概念，并了解如何使用托管分层检查点功能。
Maximize HyperPod Cluster utilization with HyperPod task governance fine-grained quota allocation
我们很高兴地宣布高元素和内存配额分配的一般可用性，并宣布高架任务治理。借助此功能，客户可以优化Amazon弹性Kubernetes服务（Amazon EKS）上的Amazon Sagemaker HyperPod群集利用，分发公平用法，并支持不同团队或项目之间的有效资源分配。有关更多信息，请参见HyperPod Task Task Ponsectance […]
Train and deploy models on Amazon SageMaker HyperPod using the new HyperPod CLI and SDK
在这篇文章中，我们演示了如何使用新的Amazon Sagemaker HyperPod CLI和SDK来简化通过使用完全碎片数据并行的分布式培训（FSDP）（FSDP）和模型部署进行推理的分布式培训训练和部署大型AI模型的过程。这些工具通过直接命令提供了简化的工作流程，以实现常见任务，同时通过SDK为更复杂的要求提供灵活的开发选项，以及全面的可观察性功能和准备生产的部署功能。
Announcing the new cluster creation experience for Amazon SageMaker HyperPod
借助新的群集创建体验，您可以单击一键创建SageMaker HyperPod群集，包括所需的先决条件AWS资源，并自动使用规定默认值。在这篇文章中，我们探索了亚马逊萨吉式制造商Hyperpod的新集群创建体验。
Introducing auto scaling on Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们宣布，亚马逊萨吉式超级平台现在支持karpenter的托管节点自动扩展，从而使SageMaker HyperPod簇的有效缩放能够满足推理和培训需求。我们深入研究Karpenter的好处，并提供有关在Sagemaker HyperPod EKS群集中启用和配置Karpenter的详细信息。
Empowering air quality research with secure, ML-driven predictive analytics
在这篇文章中，我们使用Amazon Sagemaker AI，AWS Lambda和AWS步骤功能提供了数据插补解决方案。该解决方案是为需要可靠的PM2.5数据进行趋势分析，报告和决策的可靠数据的环境分析师，公共卫生官员和商业智能专业人员设计的。我们从OpenAfrica采购了样本培训数据集。我们的解决方案使用预测时间序列预测PM2.5值。
在这篇文章中，我们宣布，Inception Labs的Mercury和Mercury Coder基金会模型现在可以通过Amazon Bedrock Marketplace和Amazon Sagemaker Jumpstart获得。我们演示了如何部署这些基于超快速扩散的语言模型，这些模型可以在NVIDIA H100 GPU上每秒生成1,100个令牌，并在代码生成和工具使用方案中展示其功能。
Learn how Amazon Health Services improved discovery in Amazon search using AWS ML and gen AI
在这篇文章中，我们向您展示了亚马逊卫生服务（AHS）如何使用亚马逊Sagemaker，Amazon Bedrock和Amazon EMR等AWS服务在Amazon.com搜索上解决可发现性挑战。通过将机器学习（ML），自然语言处理和矢量搜索功能相结合，我们提高了将客户与相关的医疗保健服务联系起来的能力。
Amazon SageMaker HyperPod enhances ML infrastructure with scalability and customizability
在这篇文章中，我们在SageMaker Hyperpod中介绍了三个功能，可提高ML基础架构的可扩展性和可定制性。连续供应提供灵活的资源供应，以帮助您更快地开始培训和部署模型，并更有效地管理群集。使用自定义AMIS，您可以将ML环境与组织安全标准和软件要求保持一致。
