Athrun Data Intelligence

El maniquí NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B MoE ya está apto en Amazon SageMaker JumpStart

Hoy nos complace anunciar que el NVIDIA Nemotrón 3 El maniquí Nano 30B con parámetros activos 3B ahora está apto de forma generalizada en el Inicio rápido de Amazon SageMaker catálogo de modelos. Puede acelerar la innovación y ofrecer valía empresarial tangible con Nemotron 3 Nano en Amazon Web Services (AWS) sin tener que ejecutar […]

Comience más rápido con la incorporación con un solo clic, notebooks sin servidor y agentes de IA en Amazon SageMaker Unified Studio

Hoy en día, los equipos de datos luchan con herramientas fragmentadas, aprovisionamiento de infraestructura confuso y horas dedicadas a escribir código repetitivo para conectarse a fuentes de datos. Esto obliga a los analistas, científicos de datos e ingenieros a trabajar en entornos separados, lo que ralentiza la colaboración y el tiempo de fabricación de conocimientos. […]

Migre servidores de seguimiento de MLflow a Amazon SageMaker AI con MLflow sin servidor

Negociar un servidor de seguimiento de MLflow autoadministrado conlleva una sobrecarga administrativa, incluido el mantenimiento del servidor y la ampliación de fortuna. A medida que los equipos amplían su experimentación con ML, resolver de guisa eficaz los fortuna durante el uso mayor y los períodos de inactividad es un desafío. Organizaciones que ejecutan MLflow en […]

Cómo Bayer transforma la I+D farmacéutica con un ecosistema de ciencia de datos basado en la cúmulo utilizando Amazon SageMaker

Esta publicación fue escrita con Avinash Erupaka de Bayer (IT PH, plataforma de innovación farmacológica) ¿Cómo pueden las empresas farmacéuticas desbloquear todo el potencial de sus datos para impulsar innovaciones revolucionarias? Bayerlíder mundial en salubridad y sustento, se dedica a encarar los desafíos apremiantes de nuestro tiempo, incluida una población en crecimiento y envejecimiento y […]

Aplicar reglas de clasificación de vocabulario empresarial en Amazon SageMaker Catalog

Las organizaciones están ampliando sus catálogos de datos más rápido que nunca. Abastecer estándares de metadatos consistentes entre los equipos sigue siendo un desafío. Los glosarios empresariales definen el jerigonza de la empresa: términos como Customer Profile, Transactiono Confidential Data—Pero los activos a menudo se publican sin estas clasificaciones, lo que genera metadatos inconsistentes y […]

Presentación a las tablas de Amazon S3 en Amazon SageMaker Unified Studio

Los equipos de datos modernos enfrentan un desafío crítico: sus conjuntos de datos analíticos están dispersos en múltiples sistemas y formatos de almacenamiento, lo que crea una complejidad operativa que ralentiza la información y dificulta la colaboración. Los científicos de datos pierden un tiempo valioso navegando entre diferentes herramientas para entrar a los datos almacenados […]

Implementación sin servidor para sus modelos de Amazon SageMaker Canvas

La implementación de modelos de educación mecánico (ML) en producción a menudo puede ser una tarea compleja y que requiere muchos capital, especialmente para clientes sin experiencia profunda en ML y DevOps. Muro de Amazon SageMaker simplifica la creación de modelos al ofrecer una interfaz sin código, por lo que puede crear modelos de educación […]

Use los flujos de trabajo de flujo de atmósfera Apache para orquestar el procesamiento de datos en Amazon Sagemaker Unified Studio

La orquestación de tuberías de formación mecánico es confuso, especialmente cuando el procesamiento de datos, la capacitación y la implementación abarcan múltiples servicios y herramientas. En esta publicación, caminamos a través de un ejemplo práctico y de extremo a extremo de desarrollar, probar y ejecutar una tubería de formación mecánico (ML) utilizando capacidades de flujo […]