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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...

Python の練習に最適な 7 つのプラットフォーム – KDnuggets

 著者による画像 Python は、初心者にとって学びやすいプログラミング言語です。数時間で Python の構文とその他の基礎を学び、始めることができます。

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…

AI および LLM のベクトル データベースの使用例 – KDnuggets

Ideogram.ai で生成された画像 したがって、これらの Vector Database 用語をすべて聞いたことがあるかもしれません。それについて理解している人もいるかもしれないし、理解していない人もいるかもしれない。心配ない...

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...

再ランク 3: エンタープライズ検索と RAG システムの強化

はじめに Cohere は、効率的なエンタープライズ検索および取得拡張生成 (RAG) のための次世代基盤モデルである Rerank 3 を導入しました。リランクモデルはあらゆる種類と互換性があります...

Amazon Data Firehose と Snowflake を使用したリアルタイム ストリーミングでデータ アーキテクチャをアップグレード |アマゾン ウェブ サービス

今日のペースの速い世界では、タイムリーな洞察と意思決定が求められており、ストリーミング データの重要性が高まっています。ストリーミング データとは、継続的に送信されるデータを指します。

Google Gemini 1.5 Pro がインドで発売

Google の最も先進的な AI モデルである Gemini 1.5 Pro が、インドを含む 180 か国以上で発売されたばかりです。ネイティブ音声の理解、システムの指示などを備えています...

Amazon Titan マルチモーダル埋め込みモデルを使用したコスト効率の高いドキュメント分類 |アマゾン ウェブ サービス

さまざまな業界の組織が、さまざまな形式の大量のドキュメントを分類して洞察を抽出したいと考えています。これらの文書を手動で処理して分類および...

Amazon Aurora PostgreSQL と Amazon Redshift のゼロ ETL 統合を使用して、ほぼリアルタイムの運用分析を実現します。アマゾン ウェブ サービス

「データはあらゆるアプリケーション、プロセス、ビジネス上の意思決定の中心にあります。データがあるときは...

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