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태그: 머신 러닝 솔루션

Amazon SageMaker Studio 로컬 모드 및 Docker 지원으로 ML 워크플로 가속화 | 아마존 웹 서비스

AI
기계 학습(ML) 실무자를 위한 반복 개발을 가속화할 Amazon SageMaker Studio의 두 가지 새로운 기능인 로컬 모드를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.

톱 뉴스

Amazon EKS에서 PyTorch 2.0 FSDP를 사용하여 LLM 확장 – 2부 | 아마존 웹 서비스

AI
이 게시물은 Meta의 PyTorch 팀과 공동으로 작성한 게스트 게시물이며, 이 시리즈의 1부에 이어집니다.

금융 분야를 위한 효율적이고 지속적인 사전 교육 LLM | 아마존 웹 서비스

AI
LLM(대형 언어 모델)은 일반적으로 도메인에 구애받지 않고 공개적으로 사용 가능한 대규모 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 예를 들어 Meta의 Llama 모델은 다음과 같이 훈련되었습니다.

데이터 과학 워크플로를 위한 7가지 최고의 AI 도구 - KDnuggets

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DALLE-3 이미지 이제 AI를 빠르게 채택하는 사람이 선두를 달리는 반면, 변화에 저항하는 사람은 선두를 달리게 될 것이 분명해졌습니다.

Axfood가 Amazon SageMaker를 사용하여 조직 전체에서 기계 학습 가속화를 지원하는 방법 | 아마존 웹 서비스

AI
Axfood AB에서 작성한 게스트 게시물입니다. 이 게시물에서는 Axfood, ...

Amazon SageMaker 다중 모델 엔드포인트를 사용하여 계획되지 않고 급증하는 트래픽에 대해 ML 추론 실행 | 아마존 웹 서비스

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Amazon SageMaker 다중 모델 엔드포인트(MME)는 SageMaker 추론의 완전 관리형 기능으로, 단일 모델에서 수천 개의 모델을 배포할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Feature Store는 이제 계정 간 공유, 검색 및 액세스를 지원합니다. 아마존 웹 서비스

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Amazon SageMaker Feature Store는 기계 학습(ML) 모델의 기능을 저장, 공유 및 관리하기 위해 특별히 구축된 완전 관리형 리포지토리입니다. 기능은 입력입니다...

Booking.com이 Amazon SageMaker를 사용하여 ML 실험 프레임워크를 현대화한 방법 | 아마존 웹 서비스

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이 게시물은 Booking.com의 Kostia Kofman 및 Jenny Tokar와 공동으로 작성되었습니다. 글로벌 리더로서...

Amazon Bedrock의 기반 모델에 대한 비용 및 사용량 추적을 통해 내부 SaaS 서비스 구축 | 아마존 웹 서비스

AI
기업은 다양한 LOB(Line of Business)에 기초 모델(FM)에 대한 액세스를 제공함으로써 생성적 AI의 잠재력을 신속하게 활용하려고 합니다....

전문가를 위한 데이터 과학의 20가지 기술

AI
소개 인터넷 사용량이 증가함에 따라 기업은 혁신과 경쟁 우위를 위해 데이터를 활용합니다. 현재 전 세계 인구의 66.2%가 인터넷에 연결되어 있습니다.

Fintech Nexus 뉴스레터(16년 2024월 3.1일): 새로운 Nasdaq 보고서에 따르면 2022년 불법 자금 흐름이 XNUMX조 달러에 달했습니다.

크라우드 펀딩
오늘 Nasdaq과 Oliver Wyman에서 불법 자금 흐름에 대한 새로운 글로벌 보고서가 발표되었으며 그 수치는 경각심을 불러일으킵니다. 글로벌 금융 범죄 보고서는...

사람의 개입으로 Amazon SageMaker 모델 레지스트리 승인 및 승격 워크플로 구축 | 아마존 웹 서비스

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이 게시물은 Merck의 수석 데이터 엔지니어링 전문가인 Jayadeep Pabbisetty와 Tiger Analytics의 수석 ML 엔지니어인 Prabakaran Mathaiyan과 공동으로 작성했습니다. ...

Nuvoton, MCU AI 제품용 엔드포인트 AI 플랫폼 공개 | IoT Now 뉴스 및 보고서

AI
Nuvoton은 포괄적인 마이크로컨트롤러(MCU) AI 제품 개발을 가속화하도록 설계된 최신 엔드포인트 AI 플랫폼을 발표했습니다. 플랫폼은 Nuvoton의 고급 기술을 사용합니다...
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