Amazon SageMaker JumpStart에서 배포된 LLM에 대한 임베딩 드리프트 모니터링 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3093650타임 스탬프 : 2년 2024월 XNUMX일
Amazon EMR Serverless 및 Amazon SageMaker를 사용하여 LLM을 빠르고 비용 효율적으로 전처리하고 미세 조정 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 빅 데이터 소스 노드 : 3093108타임 스탬프 : 1년 2024월 XNUMX일
생성 AI 및 Amazon SageMaker Canvas를 사용하여 코드 없는 데이터 준비로 보안 결과를 더 빠르게 분석 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3092733타임 스탬프 : 1년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker에서 변조 감지를 위한 컴퓨터 비전 모델 훈련 및 호스팅: 2부 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3091550타임 스탬프 : 31년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker에서 호스팅되는 다중 모드 기반 모델을 사용하여 슬라이드 데크와 대화 – 1부 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3093092타임 스탬프 : 30년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker JumpStart에서 엔드포인트 배포 벤치마크 및 최적화 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3089280타임 스탬프 : 29년 2024월 XNUMX일
LLM용 OWASP Top 10을 사용하여 생성 AI 애플리케이션을 위한 심층 방어 보안 설계 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3084930타임 스탬프 : 26년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock의 Cohere 기반 모델과 AWS Marketplace의 Weaviate 벡터 데이터베이스를 사용하여 엔터프라이즈급 생성 AI 솔루션 구축 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3083588타임 스탬프 : 24년 2024월 XNUMX일
신경 아키텍처 검색 및 SageMaker 자동 모델 튜닝을 사용하여 BERT 모델의 추론 시간 단축 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3072469타임 스탬프 : 19년 2024월 XNUMX일
AWS Lake Formation과 통합된 Amazon EMR을 통해 오픈 테이블 형식에 대한 세분화된 액세스 제어를 시행 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 빅 데이터 소스 노드 : 3068089타임 스탬프 : 17년 2024월 XNUMX일
AWS Inferentia 및 AWS Trainium을 사용하여 Amazon SageMaker JumpStart에서 Llama 2 모델을 비용 효율적으로 미세 조정하고 배포 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3067921타임 스탬프 : 17년 2024월 XNUMX일
Amazon OpenSearch Service의 AI/ML 커넥터를 사용한 강력한 신경 검색 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 빅 데이터 소스 노드 : 3068091타임 스탬프 : 17년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker 지리 공간적 기능을 사용하여 이동성 데이터를 사용하여 통찰력을 도출 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3067923타임 스탬프 : 17년 2024월 XNUMX일
Amazon SageMaker에서 속삭임 모델 호스팅: 추론 옵션 탐색 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3066117타임 스탬프 : 16년 2024월 XNUMX일
Amazon Bedrock Cohere 다국어 임베딩 모델을 사용하여 금융 검색 애플리케이션 구축 | 아마존 웹 서비스 소스 클러스터 : AWS 기계 학습 소스 노드 : 3059393타임 스탬프 : 12년 2024월 XNUMX일