Публикации по теме 'sagemaker'
Улучшение вариантов использования вопросов и ответов с помощью генеративного ИИ: путешествие в RAG
Авторы: Бруно Пистоне , Арис Цакпинис
В области обработки естественного языка (NLP) стремление к созданию высококачественного, контекстуально релевантного текста было давней проблемой. С появлением генеративных моделей аббревиатура RAG представляет собой инновационный подход, известный как Поисково-дополненная генерация. Будучи представленным исследованиями в 2021 году, RAG сочетает в себе мощь методов, основанных на поиске, с креативностью генеративных моделей, революционизируя..
Использование CodeGuru Profiler с конечными точками SageMaker в реальном времени
Оптимизация задержки вывода модели путем профилирования кода вывода
Машинное обучение (ML) реализуется в выводе модели. В этом посте мы описываем, как вы можете использовать CodeGuru Profiler для профилирования контейнера/кода вашей конечной точки SageMaker. Это даст вам представление о производительности ваших приложений и устранит любые проблемы с задержкой и использованием в вашем приложении. В этом решении будет показано, как расширить контейнеры SageMaker Framework..
Точная настройка MPT-7B на Amazon SageMaker
Точная настройка MPT-7B на Amazon SageMaker
Узнайте, как подготовить набор данных и создать обучающее задание для точной настройки MPT-7B в Amazon SageMaker.
Каждую неделю объявляются новые большие языковые модели (LLM), каждая из которых пытается превзойти свою предшественницу и занять первое место в списках лидеров. Одна из последних моделей — MPT-7B , выпущенная MosaicML. В отличие от других моделей в своем роде, эта модель с 7 миллиардами параметров имеет открытый исходный код..
Amazon SageMaker: мощная платформа для машинного обучения
Машинное обучение (МО) — это процесс создания систем, способных учиться на данных и делать на их основе прогнозы или решения. ML имеет множество приложений в различных областях, таких как здравоохранение, электронная коммерция, финансы, развлечения и многое другое. Однако создание и развертывание моделей машинного обучения может быть сложным и занимать много времени, требуя опыта в обработке данных, выборе алгоритма, модели…
Машинное обучение без кода (ML) для файлов Parquet с помощью Amazon SageMaker Canvas и Amazon Athena
TL;DR: SageMaker Canvas представил более 40 источников данных, включая Amazon Athena. Athena можно использовать для запросов к файлам паркета, хранящимся в Amazon S3, — как визуально, так и с помощью SQL-запроса. В этом сообщении блога мы покажем, как запрашивать файлы Parquet в корзине Amazon S3, импортировать набор данных в приложение Canvas, чтобы затем использовать его в любой рабочей нагрузке машинного обучения.
Архитектура
В этой записи блога я покажу, как использовать..
Обучение XGBoost на наборе данных объемом 1 ТБ
Параллельное распределенное обучение SageMaker
По мере того, как машинное обучение продолжает развиваться, мы видим более крупные модели со все большим количеством параметров. В то же время мы также видим невероятно большие наборы данных, в конце концов, любая модель хороша настолько, насколько хороши данные, на которых она обучена. Работа с большими моделями и наборами данных может быть дорогостоящей в вычислительном отношении и сложной для своевременного выполнения итераций или..
Повышение уровня в SageMaker
В нашем предыдущем блоге мы познакомились с основами SageMaker. Большинство сложностей было скрыто от нас из-за эффективно реализованного API, который позволяет нам обучать и развертывать модель всего за несколько строк. Однако можно выйти за рамки базовых конфигураций, чтобы получить лучший контроль и понимание наших моделей. Для этого мы рассмотрим следующие ключевые компоненты:
Доступные модели и конечные точки Журналы и метрики Обучение в локальном режиме
Хорошая новость..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..