기계 학습(ML) 실무자를 위한 반복 개발을 가속화할 Amazon SageMaker Studio의 두 가지 새로운 기능인 로컬 모드를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.

Kubernetes용 AWS 컨트롤러(ACK)를 사용하는 Kubernetes용 Amazon SageMaker Operators의 새 버전을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. ACK는...

오늘 Amazon SageMaker JumpStart를 통해 Meta Llama 3 기반 모델을 사용하여 추론을 배포하고 실행할 수 있다는 소식을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 라마는...

Amazon SageMaker Studio는 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 대화형으로 구축, 교육 및 배포할 수 있는 완전관리형 솔루션을 제공합니다. 진행중...

방대한 양의 텍스트에서 정확하고 통찰력 있는 답변을 얻는 것은 LLM(대규모 언어 모델)을 통해 지원되는 흥미로운 기능입니다. LLM 응용 프로그램을 구축할 때...

이것은 Gramener의 Shravan Kumar와 Avirat S가 공동으로 작성한 게스트 게시물입니다. 그라머너, 스트라이브...

Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 웹 기반 통합 개발 환경(IDE)으로, 이를 통해 애플리케이션을 구축, 교육, 디버그, 배포 및 모니터링할 수 있습니다.

상황별 검색과 의미 검색의 증가로 인해 전자상거래 및 소매업체에서는 소비자가 쉽게 검색할 수 있게 되었습니다. 검색 엔진 및 추천 시스템이 구동됩니다.

Amazon SageMaker Canvas를 사용하면 기계 학습(ML)을 사용하여 코드를 작성할 필요 없이 예측을 생성할 수 있습니다. 덮어서 그렇게 되는군요...

이 블로그 게시물은 Upstage의 이활석님과 공동으로 작성되었습니다. 오늘 우리는 다음과 같은 소식을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.

오늘 Amazon SageMaker JumpStart를 사용하여 Meta별로 Code Llama 모델을 미세 조정하는 기능을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 코드 라마(Code Llama) 제품군...

오늘날 주문을 위한 일대일 고객 상호 작용 환경에서는 드라이브 스루와 같은 환경에서도 계속해서 인간 직원에 의존하는 관행이 널리 퍼져 있습니다.