Zephyrnet Logosu

Etiket: zaman aşımı

Verileri kolaylıkla keşfedin: Amazon SageMaker Studio JupyterLab not defterlerinde SQL ve Text-to-SQL kullanın | Amazon Web Hizmetleri

Amazon SageMaker Studio, veri bilimcilerin makine öğrenimi (ML) modellerini etkileşimli olarak oluşturması, eğitmesi ve dağıtması için tam olarak yönetilen bir çözüm sunar. Süreç içerisinde...

En Çok Okunan Haberler

Amazon Bedrock'u kullanarak üretken yapay zeka ile kod inceleme ve onay verimliliğini artırın | Amazon Web Hizmetleri

Yazılım geliştirme dünyasında kod incelemesi ve onayı, yazılımın kalitesini, güvenliğini ve işlevselliğini sağlamak için önemli süreçlerdir.

AWS Nitro Enclaves kullanarak gizli veriler üzerinden büyük dil modeli çıkarımı | Amazon Web Hizmetleri

Bu yazı Justin Miles, Liv d'Aliberti ve Leidos'tan Joe Kovba ile birlikte yazılmıştır. Leidos bir servettir...

Kafka'dan MongoDB'ye: Kolaylaştırılmış Bir Veri Hattı Oluşturmak

GirişVeriler, günümüzün çevrimiçi dünyasında BT endüstrisi ve Veri Bilimi Projesi için yakıttır. BT endüstrileri büyük ölçüde gerçek zamanlı bilgilerden elde edilen bilgilere güveniyor...

4 için GA2024 E-ticaret Kılavuzu

Blog / Dijital Pazarlama / GA4 E-ticaret: Örneklerle Adım Adım Kılavuz 22 Şubat 2024 26 dakikalık okuma E-ticaret alanında çalışıyorsanız, değerli veri analizleri...

VPC uç noktalarıyla Amazon Redshift Spectrum için veri güvenliğini ve yönetimini geliştirin | Amazon Web Hizmetleri

Birçok müşteri, Amazon Redshift ile veri ambarı yeteneklerini veri göllerine kadar genişletiyor. Güvenlik duruşlarını daha da geliştirmek istiyorlar...

Code Llama 70B artık Amazon SageMaker JumpStart'ta mevcut | Amazon Web Hizmetleri

Bugün, Meta tarafından geliştirilen Code Llama temel modellerinin Amazon SageMaker JumpStart aracılığıyla müşterilerin kullanımına sunulduğunu duyurmaktan heyecan duyuyoruz...

Hayır, Microsoft, Windows 11'in Başlat menüsü 'oyun değiştirici' değil

Hayır, Microsoft, Windows 11'in Başlat menüsü 'oyun değiştirici' değil | PCWorld İçeriğe atla Resim: Rob Schultz/Foundry Microsoft bir sorunla karşı karşıya. Yıllar sonra...

Amazon EMR Serverless ve Amazon SageMaker | kullanarak LLM'leri hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde önceden işleyin ve ince ayar yapın | Amazon Web Hizmetleri

Büyük dil modelleri (LLM'ler), sürekli olarak yeni kullanım senaryolarının keşfedilmesiyle giderek daha popüler hale geliyor. Genel olarak, Yüksek Lisans (LLM) tarafından desteklenen uygulamalar oluşturabilirsiniz...

Amazon SageMaker JumpStart'ta uç nokta dağıtımını karşılaştırın ve optimize edin | Amazon Web Hizmetleri

Büyük bir dil modeli (LLM) dağıtırken, makine öğrenimi (ML) uygulayıcıları genellikle model sunma performansı için iki ölçüme önem verir: gecikme,...

AWS Lake Formation ile entegre Amazon EMR aracılığıyla Açık Tablo Formatlarında ayrıntılı erişim kontrolünü güçlendirin | Amazon Web Hizmetleri

Amazon EMR 6.15 ile Apache Hudi, Apache Iceberg dahil Açık Tablo Formatlarında (OTF'ler) AWS Lake Formation tabanlı ayrıntılı erişim denetimlerini (FGAC) başlattık...

Whisper Model'i Amazon SageMaker'da barındırın: çıkarım seçeneklerini keşfetme | Amazon Web Hizmetleri

OpenAI Whisper, MIT lisansına sahip gelişmiş bir otomatik konuşma tanıma (ASR) modelidir. ASR teknolojisi, transkripsiyon hizmetlerinde, sesli asistanlarda ve...

QLoRA'yı kullanarak Llama 2'de ince ayar yapın ve AWS Inferentia2 ile Amazon SageMaker'da Dağıtın | Amazon Web Hizmetleri

Bu yazıda, Parametre Verimli İnce Ayar (PEFT) yöntemini kullanarak bir Llama 2 modeline ince ayar yapmayı gösteriyoruz ve ince ayarlı modeli AWS Inferentia2'de dağıtıyoruz.

En Son İstihbarat

spot_img
spot_img

Bizimle sohbet

Merhaba! Size nasıl yardım edebilirim?