Figyelje meg az Amazon SageMaker JumpStart | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 3093650Időbélyeg: 2. február 2024.
OpenAI API kezdőknek: Könnyen követhető kezdő útmutató – KDnuggets Forrás klaszter: KDnuggets Forrás csomópont: 3093507Időbélyeg: 2. február 2024.
JSON-ok konvertálása Pandas DataFrame-ekké: elemezze őket a megfelelő módon – KDnuggets Forrás klaszter: KDnuggets Forrás csomópont: 3093512Időbélyeg: 2. február 2024.
Egy apró láma modell finomhangolása unsloth segítségével Forrás klaszter: Analytics Vidhya Forrás csomópont: 3093066Időbélyeg: 2. február 2024.
Az LLM-ek előfeldolgozása és finomhangolása gyorsan és költséghatékonyan az Amazon EMR Serverless és az Amazon SageMaker segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS Big Data Forrás csomópont: 3093108Időbélyeg: 1. február 2024.
Ismerkedjen meg a Graveyard Girls-szel Xboxon, PlayStationon és Switchen | Az XboxHub Forrás klaszter: Az Xbox Hub Forrás csomópont: 3091522Időbélyeg: 31. január 2024.
A piaci dinamika elsajátítása: A tranzakciós költségelemzés átalakítása az ultrapontos Tick History segítségével – PCAP és Amazon Athena az Apache Spark számára | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS Big Data Forrás csomópont: 3091357Időbélyeg: 31. január 2024.
Számítógépes látásmodell betanítása és üzemeltetése az Amazon SageMaker manipulációinak észleléséhez: 2. rész | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 3091550Időbélyeg: 31. január 2024.
Miért nem tudják az önmagukban használt LLM-ek kielégíteni vállalata előrejelző szükségleteit – KDnuggets Forrás klaszter: KDnuggets Forrás csomópont: 3089436Időbélyeg: 30. január 2024.
Beszéljen a csúszdával az Amazon Bedrock és az Amazon SageMaker multimodális alapozási modelljeivel – 1. rész | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 3093092Időbélyeg: 30. január 2024.
Együttműködő AI-ügynökök létrehozása a CrewAI-val Forrás klaszter: Analytics Vidhya Forrás csomópont: 3089434Időbélyeg: 30. január 2024.
Használja az Amazon Athena-t a Spark SQL-lel a nyílt forráskódú tranzakciós táblaformátumaihoz | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS Big Data Forrás csomópont: 3083821Időbélyeg: 24. január 2024.
Építsen vállalati használatra kész generatív AI-megoldásokat az Amazon Bedrock és a Weaviate vektoradatbázisban az AWS Marketplace Cohere-alapmodelljeivel | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 3083588Időbélyeg: 24. január 2024.
A tanítványaim nem tudnak megfelelni a tanulmányi normáknak, mert az iskolai modell már nem felel meg nekik – EdSurge News Forrás klaszter: Ed Surge Forrás csomópont: 3083088Időbélyeg: 24. január 2024.
Bekapcsolás a prediktív GenAI-val – KDnuggets Forrás klaszter: KDnuggets Forrás csomópont: 3081715Időbélyeg: 23. január 2024.
Mi az a Blanket PO? Forrás klaszter: AI és gépi tanulás Forrás csomópont: 3081452Időbélyeg: 21. január 2024.
Csökkentse a BERT-modellek következtetési idejét a neurális architektúra keresés és a SageMaker Automated Model Tuning | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 3072469Időbélyeg: 19. január 2024.
Az AWS Lake Formation szolgáltatással integrált Amazon EMR-en keresztül finomszemcsés hozzáférés-szabályozás érvényesítése nyílt táblázatformátumokon | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS Big Data Forrás csomópont: 3068089Időbélyeg: 17. január 2024.
Finomhangolhatja és költséghatékonyan üzembe helyezheti a Llama 2 modelleket az Amazon SageMaker JumpStartban az AWS Inferentia és az AWS Trainium segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 3067921Időbélyeg: 17. január 2024.
Használja a mobilitási adatokat, hogy betekintést nyerjen az Amazon SageMaker térinformatikai képességei segítségével | Amazon webszolgáltatások Forrás klaszter: AWS gépi tanulás Forrás csomópont: 3067923Időbélyeg: 17. január 2024.