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Etikett: Aws Lambda

Stellen Sie ein Hugging Face (PyAnnote)-Sprechertagebuchmodell auf Amazon SageMaker als asynchronen Endpunkt bereit | Amazon Web Services

Bei der Sprecherdiagnostik, einem wesentlichen Prozess in der Audioanalyse, wird eine Audiodatei anhand der Sprecheridentität segmentiert. Dieser Beitrag befasst sich mit der Integration von PyAnnote von Hugging Face ...

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Erstellen Sie eine aktive Lernpipeline für die automatische Annotation von Bildern mit AWS-Services | Amazon Web Services

Dieser Blogbeitrag wurde gemeinsam mit Caroline Chung von Veoneer verfasst. Veoneer ist ein weltweit tätiges Automobilelektronikunternehmen...

Die 7 besten Tools zur Modellbereitstellung und -bereitstellung – KDnuggets

Bild vom Autor Vorbei sind die Zeiten, in denen Models einfach trainiert und auf einem Regal verstaubt wurden. Heute ist der wahre Wert...

Stellen Sie dekomprimierte Amazon CloudWatch-Protokolle mit Amazon Data Firehose | an Amazon S3 und Splunk bereit Amazon Web Services

Sie können Amazon Data Firehose verwenden, um Protokollereignisse aus Ihren in Amazon CloudWatch Logs erfassten Anwendungen und Diensten zu aggregieren und an Ihre ... zu übermitteln.

Verbessern Sie die Überwachung und das Debuggen für AWS Glue-Jobs mithilfe neuer Job-Beobachtbarkeitsmetriken, Teil 3: Visualisierung und Trendanalyse mit Amazon QuickSight | Amazonas...

In Teil 2 dieser Serie haben wir besprochen, wie man AWS Glue-Job-Beobachtbarkeitsmetriken aktiviert und sie zur Echtzeitüberwachung in Grafana integriert....

Bieten Sie Ihren Chatbot-Benutzern Live-Agentenunterstützung mit Amazon Lex und Talkdesk Cloud Contact Center | Amazon Web Services

Amazon Lex bietet erweiterte Konversationsfunktionen für künstliche Intelligenz (KI), um Self-Service-Support für das Contact Center Ihres Unternehmens zu ermöglichen. Mit Amazon Lex können Sie eine... implementieren.

Erreichen Sie DevOps-Reife mit BMC AMI zAdviser Enterprise und Amazon Bedrock | Amazon Web Services

In der Softwareentwicklung besteht ein direkter Zusammenhang zwischen der Teamleistung und der Entwicklung robuster, stabiler Anwendungen. Die Datengemeinschaft ist bestrebt, die strengen...

Erforschung von Echtzeit-Streaming für generative KI-Anwendungen | Amazon Web Services

Foundation-Modelle (FMs) sind große Modelle für maschinelles Lernen (ML), die auf einem breiten Spektrum unbeschrifteter und verallgemeinerter Datensätze trainiert werden. FMs sind, wie der Name schon sagt,...

Erstellen Sie mit Apache Kafka auf Amazon MSK unter Verwendung von Python | eine serverlose End-to-End-Streaming-Pipeline Amazon Web Services

Das weltweit generierte Datenvolumen nimmt weiter zu, von Spielen, Einzelhandel und Finanzen bis hin zu Fertigung, Gesundheitswesen und Reisen. Organisationen sind auf der Suche nach mehr...

Rufen Sie AWS Lambda-Funktionen aus kontoübergreifenden Amazon Kinesis Data Streams | auf Amazon Web Services

Eine Architektur mit mehreren Konten auf AWS ist für die Verbesserung von Sicherheit, Compliance und Ressourcenmanagement unerlässlich, indem sie Arbeitslasten isoliert, eine detaillierte Kostenzuweisung ermöglicht und die Zusammenarbeit erleichtert ...

Transformieren Sie persönliche Kundeninteraktionen: Erstellen Sie sprachfähige Auftragsabwicklungsagenten mit AWS und generativer KI | Amazon Web Services

In der heutigen Landschaft der Eins-zu-Eins-Kundeninteraktionen zur Auftragserteilung verlässt sich die vorherrschende Praxis weiterhin auf menschliche Begleiter, selbst in Umgebungen wie Drive-Through...

Die Reise des generativen virtuellen KI-Assistenten von PGA TOUR, vom Konzept über die Entwicklung bis zum Prototyp | Amazon Web Services

Dies ist ein Gastbeitrag, der gemeinsam mit Scott Gutterman von der PGA TOUR verfasst wurde. Generative künstliche Intelligenz (generative...

Verbessern Sie die Effizienz der Codeüberprüfung und -genehmigung mit generativer KI mithilfe von Amazon Bedrock | Amazon Web Services

In der Welt der Softwareentwicklung sind Codeüberprüfung und -genehmigung wichtige Prozesse zur Gewährleistung der Qualität, Sicherheit und Funktionalität der zu entwickelnden Software.

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