Learn more about Amazon SageMaker - Section 2

Amazon SageMaker semplifica la configurazione del dominio di SageMaker per le aziende per accogliere i propri utenti su SageMaker

Man mano che le organizzazioni aumentano l'adozione dell'apprendimento automatico (ML), cercano modi efficienti e aff...

Vivi l’esperienza della nuova e migliorata Amazon SageMaker Studio

Lanciato nel 2019, Amazon SageMaker Studio offre un unico luogo per tutti i flussi di lavoro end-to-end di machine le...

Valutare i grandi modelli di linguaggio per qualità e responsabilità

I rischi associati all'IA generativa sono stati ampiamente pubblicizzati. La tossicità, il pregiudizio, la fuga di PI...

Costruisci e valuta modelli di apprendimento automatico con configurazioni avanzate utilizzando la bacheca dei modelli SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas è uno spazio di lavoro senza codice che consente agli analisti e ai data scientist cittadini ...

Presentazione di Amazon SageMaker HyperPod per addestrare modelli fondamentali su larga scala

La creazione di modelli di fondazione (FM) richiede la creazione, la manutenzione e l'ottimizzazione di grandi cluste...

Riduci i costi di implementazione dei modelli del 50% in media utilizzando le ultime funzionalità di Amazon SageMaker

Le organizzazioni, mentre implementano i modelli in produzione, sono costantemente alla ricerca di metodi per ottimiz...

Minimizza la latenza di inferenza in tempo reale utilizzando le strategie di routing di Amazon SageMaker

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Inferenza del modello di base su centinaia di modelli con Amazon SageMaker – Parte 1

Con il progressivo aumento della democratizzazione dei modelli di fondazione (FM) e della domanda di servizi potenzia...

Pacchetta e distribuisci facilmente modelli di machine learning classici e LLM (Language Model) con Amazon SageMaker, parte 1 Miglioramenti del PySDK

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Nuovo – Editor di codice, basato su Code-OSS VS Code Open Source ora disponibile in Amazon SageMaker Studio.

Oggi siamo entusiasti di annunciare il supporto per il Code Editor, una nuova opzione di ambiente di sviluppo integra...

Confezionare e distribuire facilmente ML classici e LLM con Amazon SageMaker, parte 2 Esperienze utente interattive in SageMaker Studio

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Operazionalizzare la valutazione di LLM su larga scala utilizzando i servizi Amazon SageMaker Clarify e MLOps

Negli ultimi anni, i Large Language Models (LLM) si sono affermati come strumenti eccezionali capaci di comprendere, ...

Accelerare la preparazione dei dati per ML in Amazon SageMaker Canvas

La preparazione dei dati è un passaggio fondamentale in qualsiasi flusso di lavoro di machine learning (ML), ma spess...

Accelerare l’addestramento dei modelli di deep learning fino al 35% con l’utilizzo di Amazon SageMaker e il suo smart sifting

Nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale di oggi, i modelli di apprendimento profondo si sono ...

Pianifica lavori di notebook Amazon SageMaker e gestisci flussi di lavoro a più passaggi utilizzando le API

Amazon SageMaker Studio offre una soluzione completamente gestita per i data scientist per interagire in modo intuiti...