使用几行代码即可将量化模型无缝部署在 Amazon SageMaker AI 上。在这篇文章中,我们探讨了为什么量化很重要——它如何实现更低成本的推理,支持在资源受限的硬件上的部署,并减少现代法学硕士对财务和环境的影响,同时保留其大部分原始性能。我们还深入研究 PTQ 背后的原理,并演示如何量化您选择的模型并将其部署在 Amazon SageMaker 上。
How Beekeeper optimized user personalization with Amazon Bedrock
Beekeeper 的自动排行榜方法和用于动态法学硕士和即时配对选择的人工反馈循环系统解决了组织在快速发展的语言模型领域面临的关键挑战。
Treater 的创始工程师知道基于人工智能代理的正确组织的管道和分析如何将复杂的法学硕士转变为实用且可靠的业务工具。 2025年,世界各地的公司都在积极采用生成式人工智能技术和大语言模型(LLM)。大约 72% 的企业计划增加对这些技术的投资 [...]