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Amazon SageMaker에 Hugging Face(PyAnnote) 스피커 분할 모델을 비동기 엔드포인트로 배포 | 아마존 웹 서비스

AI
오디오 분석의 필수 프로세스인 화자 분할은 화자 ID를 기반으로 오디오 파일을 분할합니다. 이 게시물은 Hugging Face의 PyAnnote 통합에 대해 자세히 설명합니다.

톱 뉴스

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.

건조에 대한 현대적이고 구시대적인 아이디어 탐구

인도 약학
"낮고 느린"이라는 용어는 성장하는 모든 서클에서 전달되었습니다. 이 건조 방법은 낮은 온도, 적당한 습도, 긴 건조 시간을 사용합니다.

Amazon MWAA에서 YAML 및 DAG Factory를 사용한 동적 DAG 생성 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
Amazon Managed Workflow for Apache Airflow(Amazon MWAA)는 향상된 기능을 통해 친숙한 Apache Airflow 환경을 사용할 수 있게 해주는 관리형 서비스입니다.

최고의 온라인 Microsoft Azure 인증

빅 데이터
소개 클라우드 컴퓨팅 분야에서 경력을 쌓고 싶으십니까? Microsoft Azure 인증을 취득하세요! 오늘날의 디지털 시대에 기업은 빠르게 채택하고 있습니다.

LLM 배포 비용을 평균 50% 절감하는 Amazon SageMaker의 새로운 추론 기능을 위해 Kubernetes Operators를 사용하세요 | 아마존 웹 서비스

AI
Kubernetes용 AWS 컨트롤러(ACK)를 사용하는 Kubernetes용 Amazon SageMaker Operators의 새 버전을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. ACK는...

Amazon Bedrock | 아마존 웹 서비스

AI
클라우드로의 마이그레이션은 클라우드 리소스의 유연성과 규모를 활용하려는 현대 조직에게 필수적인 단계입니다. 같은 도구...

손쉽게 데이터 탐색: Amazon SageMaker Studio JupyterLab 노트북에서 SQL 및 Text-to-SQL 사용 | 아마존 웹 서비스

AI
Amazon SageMaker Studio는 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 대화형으로 구축, 교육 및 배포할 수 있는 완전관리형 솔루션을 제공합니다. 진행중...

Amazon MWAA 더 큰 환경 크기 소개 | 아마존 웹 서비스

빅 데이터
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)는 인프라 설정 및 운영을 간소화하는 Apache Airflow용 관리형 서비스입니다.

컨테이너 구축, 실행, 관리를 위한 20개 이상의 Docker 명령

AI
소개 Docker는 개발자가 간소화된 방식으로 애플리케이션을 생성, 패키지 및 배포하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다. Docker의 컨테이너로...

러시아의 유엔 거부권 이후 북한 핵 위반을 모니터링하는 방법

방위산업
유엔 전문가 패널은 14년 동안 북한의 핵 위반 증거를 문서화하고 유엔 회원국의 제재 이행을 모니터링했습니다. 지금,...

흐름에 맞춰 진행: 공항 교통을 안전하고 효율적으로 조율 – Thales Aerospace Blog

항공우주 산업
공항은 도시와 같습니다. 도시 거주자들이 거리를 탐색하면서 좋은 삶의 질을 누릴 수 있도록 보행자는...

데이터 엔지니어링을 마스터하는 7단계 – KDnuggets

빅 데이터
작성자의 이미지 데이터 엔지니어링은 데이터를 수집, 저장 및 변환하는 구조와 시스템을 생성하고 유지 관리하는 프로세스를 말합니다.
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