在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立，并利用Sagemaker Hyperpod的功能，我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型（LVLM）的使用，以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中，我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。
Customize DeepSeek-R1 671b model using Amazon SageMaker HyperPod recipes – Part 2
在这篇文章中，我们使用食谱来微调原始的DeepSeek-R1 671b参数模型。我们通过使用Sagemaker培训工作和Sagemaker Hyperpod的逐步实施这些食谱来证明这一点。
Falk College Sport Management Class Hosts Students From Utica City School District
在过去的两个月中，在体育和人类动态学院的学生在体育管理助理教授Alexia Lopes博士的指导下与综合社区替代网络（ICAN）合作，主持校园访问...
InterVision accelerates AI development using AWS LLM League and Amazon SageMaker AI
这篇文章展示了AWS LLM League的游戏启示能力如何加速合作伙伴的实用AI开发能力，同时展示了微调较小的语言模型如何为特定行业需求提供成本效益，专业的解决方案。
Biden Derangement Syndrome continues
特朗普农业部正在捍卫您因沙门氏菌中毒而死的权利。 “美国农业部正在撤回八月份提出的一项规则，以帮助防止食物中毒受到沙门氏菌污染的食物中毒。“已经开发了三年的拜顿政府工作，将要求家禽公司保持水平[…] Biden Derangement综合症继续出现在愤怒的Bear上。
How Salesforce achieves high-performance model deployment with Amazon SageMaker AI
这篇文章是Salesforce和AWS之间的共同合作，并且在Salesforce Engineering Blog和AWS机器学习博客上都在交叉发布。 Salesforce AI模型服务团队正在努力突破自然语言处理的界限和企业应用程序的AI功能。他们的关键重点领域包括优化大型[…]
Optimizing Mixtral 8x7B on Amazon SageMaker with AWS Inferentia2
这篇文章演示了如何在AWS推理的实例上部署和服务Mixtral 8x7b语言模型，以进行具有成本效益，高性能推断。我们将使用拥抱面孔的最佳神经元进行模型汇编，该神经元提供了一组工具，可直接加载，训练和推理以及文本生成推理（TGI）容器，该容器具有用于部署和服务LLMS与HOUGGingFace的工具套件。
Reduce ML training costs with Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们探讨了大规模边界模型培训的挑战，重点是硬件故障以及亚马逊萨吉式制造商HyperPod的好处 - 一种解决方案，可最大程度地减少干扰，提高效率并降低培训成本。
在这篇文章中，我们展示了IFOOD如何使用萨格马制造商彻底改变其ML操作。通过利用SageMaker的力量，IFOOD简化了整个ML生命周期，从模型培训到部署。这种集成不仅简化了复杂的过程，还可以自动化关键任务。
Llama 4 family of models from Meta are now available in SageMaker JumpStart
今天，我们很高兴地宣布亚马逊萨吉式制造商Jumpstart的Llama 4 Scout和MaverickModels的可用性。在这篇博客文章中，我们将带您了解如何使用SageMaker Jumpstart进行部署和提示Allama-4-Scout-17b-16e-Inscruct模型。
在这篇文章中，我向您展示了如何结合Langchain的Langgraph，Amazon Sagemaker AI和MLFlow，以演示用于开发，评估和部署复杂的Generativeai代理的强大工作流程。该集成提供了所需的工具，可以深入了解Generativeai代理的性能，快速迭代并在整个开发过程中维护版本控制。
How Lumi streamlines loan approvals with Amazon SageMaker AI
Lumi是澳大利亚领先的金融科技贷方，以快速，灵活和透明的资金解决方案赋予小型企业能力。他们使用实时数据和机器学习（ML）提供定制的贷款，以促进可持续增长并解决获得资本的挑战。这篇文章探讨了Lumi如何使用Amazon Sagemaker AI来实现此目标，增强其交易处理和分类功能，并最终通过提供更快的贷款申请，更准确的信贷决策以及改善客户体验来发展其业务。
Ray jobs on Amazon SageMaker HyperPod: scalable and resilient distributed AI
Ray是一个开源框架，使创建，部署和优化分布式Python作业变得直接。在这篇文章中，我们演示了在Sagemaker Hyperpod上运行射线作业的步骤。
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。
Gemini 2.5 Pro is Here—And it Changes the AI Game (Again)
Google已发布了Gemini 2.5 Pro，称其为迄今为止的“最聪明的AI模型”。由Google DeepMind团队开发的最新大型语言模型被描述为一种“思考模型”，旨在通过在响应之前通过内部进行措施来解决复杂问题。早期基准测试备份Google的信心：Gemini 2.5 Pro（实验[…] Gemini 2.5 Pro在这里 - 它更改了AI游戏（再次），首先出现在Unite.ai。
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。
