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AI 2024 年 4 月 17 日

机器学习 (ML) 的最新发展导致模型越来越大，其中一些需要数千亿个参数。虽然他们是...

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AI 2023 年 9 月 21 日

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AI 2023 年 9 月 20 日

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AI 2023 年 8 月 16 日

使用深度学习识别泡利自旋封锁

量子2023 年 8 月 8 日

Jonas Schuff1、Dominic T. Lennon1、Simon Geyer2、David L. Craig1、Federico Fedele1、Florian Vigneau1、Leon C. Camenzind2、Andreas V. Kuhlmann2、G. Andrew D. Briggs1、...

使用 @remote 装饰器访问 Amazon SageMaker 训练工作负载的私有存储库 | 亚马逊网络服务

AI2023 年 7 月 11 日

随着越来越多的客户希望将机器学习 (ML) 工作负载投入生产，组织大力推动缩短...

AWS Inferentia2 基于 AWS Inferentia1 构建，吞吐量提高 4 倍，延迟降低 10 倍 | 亚马逊网络服务

AI2023 年 6 月 13 日

机器学习 (ML) 模型——大型语言模型 (LLM) 和基础模型 (FM)——的规模逐年快速增长，这些模型需要更快、更...

使用 Triton 在 Amazon SageMaker 上托管 ML 模型：ONNX 模型 | 亚马逊网络服务

AI2023 年 6 月 9 日

ONNX（开放神经网络交换）是一种开源标准，用于表示许多供应商广泛支持的深度学习模型。 ONNX 提供了优化工具...

在由 AWS Trainium 实例提供支持的 Amazon ECS 上扩展您的机器学习工作负载 | 亚马逊网络服务

AI2023 年 5 月 31 日

使用容器运行机器学习 (ML) 工作负载正在成为一种常见做法。容器不仅可以完全封装您的训练代码，还可以完全封装整个...

使用 Triton 在 Amazon SageMaker 上托管 ML 模型：具有 PyTorch 后端的 CV 模型 | 亚马逊网络服务

AI2023 年 5 月 31 日

PyTorch 是一个基于 Torch 库的机器学习 (ML) 框架，用于计算机视觉和自然语言处理等应用程序。一...

使用 AWS Graviton 处理器优化 PyTorch 2.0 推理

AI2023 年 5 月 3 日

由于专门的内置指令，新一代 CPU 在机器学习 (ML) 推理方面提供了显着的性能改进。结合他们的灵活性，高...

如何使用自定义运算符扩展 AWS Trainium 的功能

AI2023 年 4 月 27 日

深度学习 (DL) 是一个快速发展的领域，从业者不断创新 DL 模型并发明加速它们的方法。自定义运算符是...

使用 Amazon SageMaker 和 Amazon OpenSearch Service 通过 CLIP 模型实施统一的文本和图像搜索

AI2023 年 4 月 5 日

文本和语义搜索引擎的兴起使电子商务和零售企业的消费者更容易搜索。统一搜索引擎...

在 Amazon SageMaker 终端节点上托管 YOLOv8 PyTorch 模型

AI2023 年 3 月 7 日

对于许多数据科学家和机器学习工程师来说，大规模部署模型可能是一项繁琐的任务。然而，Amazon SageMaker 端点提供了一个简单的...

使用 FedML 在 AWS 上进行联邦学习：无需共享敏感数据的健康分析 - 第 2 部分

AI2023 年 1 月 13 日

这篇博文是与来自 FedML 的 Chaoyang He 和 Salman Avestimehr 共同撰写的。分析现实世界的医疗保健和生命科学 (HCLS) 数据提出了几个实用的……

使用 PyTorch Model Zoo 创建 Amazon SageMaker 模型

AI2022 年 12 月 19 日

部署高质量、经过训练的机器学习 (ML) 模型来执行批量或实时推理是为客户带来价值的关键部分。然而，...

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使用您自己的训练脚本并使用 Amazon SageMaker 中的超参数优化自动选择最佳模型

AI 2022 年 12 月 7 日

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使用 Amazon SageMaker 和 Triton 推理服务器为多个模型提供服务

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在 Python 中使用 YOLOv7 进行姿势估计/关键点检测

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