Generative Datenintelligenz

Etikett: AWS PrivateLink

Optimieren Sie Ihr Amazon Titan Image Generator G1-Modell mithilfe der Amazon Bedrock-Modellanpassung | Amazon Web Services

Amazon Titan Image Generator G1 ist ein hochmodernes Text-zu-Bild-Modell, das über Amazon Bedrock erhältlich ist und Eingabeaufforderungen verstehen kann, die mehrere Objekte in ... beschreiben.

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Entwerfen Sie tiefgreifende Sicherheitsfunktionen für generative KI-Anwendungen mithilfe der OWASP Top 10 für LLMs | Amazon Web Services

Anwendungen der generativen künstlichen Intelligenz (KI), die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, haben gezeigt, dass sie das Potenzial haben, wirtschaftlichen Wert für Unternehmen zu schaffen und zu beschleunigen. Beispiele...

Verwenden Sie AWS PrivateLink, um einen privaten Zugriff auf Amazon Bedrock | einzurichten Amazon Web Services

Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service von AWS, der Entwicklern Zugriff auf Foundation-Modelle (FMs) und die Tools zu deren Anpassung bietet.

Schwärzen Sie personenbezogene Daten automatisch für maschinelles Lernen mit Amazon SageMaker Data Wrangler | Amazon Web Services

Kunden möchten zunehmend Deep-Learning-Ansätze wie Large Language Models (LLMs) nutzen, um die Extraktion von Daten und Erkenntnissen zu automatisieren. Für viele...

Erfahren Sie, wie Amazon Pharmacy seinen LLM-basierten Chatbot mit Amazon SageMaker erstellt hat | Amazon Web Services

Amazon Pharmacy ist eine Full-Service-Apotheke auf Amazon.com, die transparente Preise, klinische und Kundenbetreuung sowie kostenlose Lieferung direkt an Ihre Haustür bietet. Kunde...

Amazon SageMaker-Domäne im Nur-VPC-Modus zur Unterstützung von SageMaker Studio mit Lifecycle-Konfiguration für automatisches Herunterfahren und SageMaker Canvas mit Terraform | Amazon Web...

Amazon SageMaker Domain unterstützt SageMaker-Umgebungen für maschinelles Lernen (ML), einschließlich SageMaker Studio und SageMaker Canvas. SageMaker Studio ist eine vollständig integrierte Entwicklungsumgebung (IDE)...

Verwenden Sie generative KI-Grundlagenmodelle im VPC-Modus ohne Internetverbindung mit Amazon SageMaker JumpStart | Amazon Web Services

Angesichts der jüngsten Fortschritte in der generativen KI gibt es viele Diskussionen darüber, wie generative KI branchenübergreifend zur Lösung spezifischer Probleme eingesetzt werden kann.

Greifen Sie mit dem @remote decorator für Amazon SageMaker-Trainings-Workloads auf private Repos zu | Amazon Web Services

Da immer mehr Kunden danach streben, Workloads für maschinelles Lernen (ML) in die Produktion zu integrieren, gibt es in Unternehmen einen großen Druck, die...

Sichern von MLflow in AWS: Fein abgestimmte Zugriffskontrolle mit nativen AWS-Services

Mit Amazon SageMaker können Sie den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens (ML) verwalten. Es bietet viele native Funktionen zur Verwaltung von Aspekten von ML-Workflows, ...

Sichere vorsignierte URLs von Amazon SageMaker Studio Teil 3: Privater API-Zugriff für mehrere Konten auf Studio

Unternehmenskunden haben mehrere Geschäftsbereiche (LOBs) und Gruppen und Teams in sich. Diese Kunden müssen Governance, Sicherheit und Compliance gegen...

Sicherer Amazon S3-Zugriff für isolierte Amazon SageMaker-Notebook-Instances

In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie Notebook-Instances in einem privaten Subnetz einer Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) mit deaktiviertem Internetzugang sicher starten und mithilfe von VPC-Endpunkten eine sichere Verbindung mit Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) herstellen. Dieser Beitrag richtet sich an Netzwerk- und Sicherheitsarchitekten, die dezentrale Datenwissenschaft unterstützen […]

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