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BigBasket が Amazon SageMaker を使用して実店舗での AI 対応のチェックアウトをどのように改善したか |アマゾン ウェブ サービス

この投稿は、BigBasket の Santosh Waddi と Nanda Kishore Thatikonda の共同執筆です。 BigBasket はインド最大の...

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Snowflake をデータ ソースとして使用して、Amazon SageMaker で ML モデルをトレーニングする

Amazon SageMaker は、完全マネージド型の機械学習 (ML) サービスです。 SageMaker を使用すると、データ サイエンティストと開発者は迅速かつ簡単に ML を構築してトレーニングできます...

Weights & Biases、Amazon EKS、および TorchElastic を使用して、BERT モデルでセンチメント分析のためのハイパーパラメータ グリッド検索を高速化します。

金融市場の参加者は、意思決定に影響を与える情報の過負荷に直面しており、センチメント分析は有用なツールとして際立っています...

Amazon EC2 Trn1 UltraClusters を使用した大規模言語モデル (LLM) トレーニングのスケーリング

最新モデルの事前トレーニングでは、時間とコストを削減するために、より大規模なクラスターのデプロイが必要になることがよくあります。 サーバー レベルでは、このようなトレーニング ワークロードにはより高速なコンピューティングが必要です...

AWS Trainium と Amazon EKS を使用した分散トレーニングのスケーリング

最近の深層学習の発展により、GPT-3、BLOOM、OPT などのモデルがますます大きくなり、そのうちのいくつかはすでに超過しています...

Amazon EMR で Amazon FSx for Lustre を使用して、Apache Iceberg のメタデータ ファイル操作のパフォーマンスを向上させる

Apache Iceberg は、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) の大規模なデータセット用のオープン テーブル形式であり、大規模なデータセットに対して高速なクエリ パフォーマンスを提供します...

Lustre ストレージ用に Amazon FSx によってバックアップされた EKS で Amazon EMR を使用して Apache Spark を実行する

従来、Spark ワークロードは、リソース マネージャーとして YARN または MESOS を使用する Hadoop スタックなどの専用セットアップで実行されてきました。 から始まる...

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