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タグ: コンテナ

Hugging Face (PyAnnote) 話者ダイアライゼーション モデルを Amazon SageMaker に非同期エンドポイントとしてデプロイする |アマゾン ウェブ サービス

話者ダイアライゼーションは、音声分析に不可欠なプロセスであり、話者のアイデンティティに基づいて音声ファイルをセグメント化します。この投稿では、Hugging Face の PyAnnote の統合について詳しく説明します。

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Amazon SageMaker Studio ローカルモードと Docker サポートで ML ワークフローを高速化 |アマゾン ウェブ サービス

機械学習 (ML) 実践者向けの反復開発を加速する Amazon SageMaker Studio の 2 つの新機能を発表できることを嬉しく思います: ローカルモード...

乾燥に関する現代と時代遅れの考え方を理解する

「ローアンドスロー」という言葉は、あらゆる成長サークルで使われてきました。この乾燥方法では、低温、適度な湿度、長時間の吊り下げを使用します。

Amazon MWAA の YAML と DAG Factory を使用した動的 DAG 生成 |アマゾン ウェブ サービス

Amazon Managed Workflow for Apache Airflow (Amazon MWAA) は、使い慣れた Apache Airflow 環境を改善された機能で使用できるようにするマネージド サービスです。

最優秀オンライン Microsoft Azure 認定資格

はじめに クラウド コンピューティングでのキャリアを強化したいと考えていますか? Microsoft Azure 認定資格は最適です。今日のデジタル時代では、企業は急速に...

Amazon SageMaker の新しい推論機能に Kubernetes Operator を使用すると、LLM デプロイメントコストが平均 50% 削減されます |アマゾン ウェブ サービス

AWS Controllers for Kubernetes (ACK) を使用した Amazon SageMaker Operators for Kubernetes の新しいバージョンを発表できることを嬉しく思います。アックって…

Amazon Bedrock を使用して、AWS Landing Zone 用にカスタマイズされた準拠アプリケーション IaC スクリプトを生成する |アマゾン ウェブ サービス

クラウドへの移行は、クラウド リソースの柔軟性と規模の活用を目指す現代の組織にとって不可欠なステップです。ようなツール...

データを簡単に探索する: Amazon SageMaker Studio JupyterLab ノートブックで SQL および Text-to-SQL を使用する |アマゾン ウェブ サービス

Amazon SageMaker Studio は、データサイエンティストが機械学習 (ML) モデルをインタラクティブに構築、トレーニング、デプロイするためのフルマネージドソリューションを提供します。過程の中で...

Amazon MWAA のより大きな環境サイズの紹介 |アマゾン ウェブ サービス

Apache Airflow の Amazon Managed Workflows (Amazon MWAA) は、インフラストラクチャのセットアップと運用を合理化する Apache Airflow のマネージド サービスです。

コンテナを構築、実行、管理するための 20 以上の Docker コマンド

はじめに Docker は、開発者が効率的にアプリケーションを作成、パッケージ化、デプロイするために必要なものをすべて提供するオープンソース プラットフォームです。 Dockerのコンテナを使うと…

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流れに乗る: 空港交通を安全かつ効率的に調整 – タレス航空宇宙ブログ

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データエンジニアリングをマスターするための 7 つのステップ – KDnuggets

著者による画像 データ エンジニアリングとは、データを収集、保存し、データをデータに変換する構造とシステムを作成および維持するプロセスを指します。

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