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在 AWS 上使用 FedML、Amazon EKS 和 Amazon SageMaker 进行联邦

这篇文章由 FedML 的 Chaoyang He、Al Nevarez 和 Salman Avestimehr 共同撰写。许多组织正在实施机器学习(ML),以通过自动化和使用大规模分布式数据集来增强 更多内容

PGA TOUR生成型AI虚拟助手的旅程,从概念到开发再到原型 机器学习博客

这是与PGA巡回赛的Scott Gutterman共同撰写的客座文章。生成性人工智能(生成AI)为构建智能系统开启了新的可能性。最近基于生成AI的大型语言模型(LLMs)的改进,使其能够在多种信息检索 更多内容

通过联邦学习启用数据共享首席数字官的政策方法 机器学习博客

这是由Nitin Kumar撰写的嘉宾博客文章,他是T和T咨询服务公司的首席数据科学家。在这篇文章中,我们讨论了联邦学习在医疗领域的价值和潜在影响。这种方法可以帮助脑卒中患者、医生和研究人员实现更快的 更多内容

通过自一致性提示提升生成语言模型在 Amazon Bedrock 上的性能 机器学习博客

通过批量推理 API,您可以使用 Amazon Bedrock 以批量方式运行基础模型的推理,从而更高效地获得响应。本文展示了如何利用 Amazon Bedrock 的批量推理实现自一致性提示,以提升 更多内容

释放生成性人工智能在工业运营中的潜力 机器学习博客

在这篇文章中,多次提示是从一个包含成功 Python 代码的嵌入中提取的,该代码在类似的数据类型上运行(例如,来自物联网设备的高分辨率时间序列数据)。动态构建的多次提示为 FM 提供了最相关的上下文, 更多内容

优化 NVIDIA GPU 上 LLM 推理的性价比,使用 Amazon SageMaker 与 N

NVIDIA NIM 微服务现在与 Amazon SageMaker 集成,使您能够部署行业领先的大型语言模型(LLMs),并优化模型性能和成本。通过使用 NVIDIA TensorRT、NVIDIA 更多内容

高效的金融领域持续预训练 LLM 机器学习博客

大型语言模型(LLMs)通常是在大型公开可用的数据集上进行训练,这些数据集是与领域无关的。例如,Meta 的 Llama 模型是在如 CommonCrawl、C4、维基百科和 ArXiv 等数据集上训 更多内容

使用 Amazon Transcribe 构建安全应用程序的最佳实践 机器学习博客

亚马逊转录(Amazon Transcribe)是一个AWS服务,允许客户以批处理或流式模式将语音转换为文本。它利用了基于机器学习的自动语音识别(ASR)、自动语言识别和后处理技术。亚马逊转录可以用于 更多内容

通过 Contentful 和亚马逊 Bedrock 提升您的内容编辑 机器学习博客

这篇文章是与 Contentful 的 Matt Middleton 共同撰写的。今天,我们与 Contentful 一起宣布推出由 Amazon Bedrock 赋能的 AI 内容生成器。由 Ama 更多内容

通过 BMC AMI zAdviser Enterprise 和 Amazon Bedrock 实现

这篇博客文章讨论了BMC软件如何为其产品BMC AMI zAdviser Enterprise添加AWS生成性人工智能功能。zAdviser利用Amazon Bedrock提供基于DORA指标数据的总 更多内容