Desarrollar e implementar una aplicación de IA generativa utilizando Amazon Sagemaker Unified Studio
Imagine esto: usted es un analista financiero que comienza su lunes por la mañana con una taza de café humeante, inventario para revisar su cartera de inversiones. Pero en espacio de recorrer manualmente docenas de sitios web de noticiario, informes financieros y prospección de la industria, simplemente le pregunte a su asistente de IA: «¿Qué […]
Implementar modelos QWEN con la importación del maniquí personalizado de Amazon Bedrock
Estamos emocionados de anunciar que Importación de modelos personalizados de Amazon Bedrock ahora es compatible Qwen modelos. Ahora puede importar pesos personalizados para arquitecturas QWEN2, QWEN2_VL y QWEN2_5_VL, incluidos modelos como Qwen 2, 2.5 Coder, Qwen 2.5 VL y QWQ 32B. Puede transigir sus propios modelos QWEN personalizados a Amazon Bedrock e implementarlos en un […]
Implementar proyectos de Amazon Sagemaker con Terraform Cloud
Proyectos de Amazon Sagemaker Empodere a los científicos de datos para autodesivar los servicios web de Amazon (AWS) herramientas e infraestructura para organizar todas las entidades del ciclo de vida de formación inevitable (ML), y permitir aún más a las organizaciones estandarizar y localizar los bienes disponibles para sus equipos de ciencia de datos en […]
Implementar examen en tiempo verdadero con Startree para Apache Pinot administrado en AWS
Esta publicación está cubierta con Mayank Shrivastava y Barkha Herman de Startree. Construir una devaluación latencia, entrada concurrencia y tiempo verdadero Procesamiento analítico en cadeneta (OLAP) La decisión se ha explorado previamente en el blog de AWS Big Data, donde caminamos a través de cómo Cree una decisión de examen en tiempo verdadero con Apache […]
Autoagente: un entorno totalmente automatizado y en extremo autodesarrollado que permite a los usuarios crear e implementar agentes LLM solo a través del estilo natural
Desde procesos comerciales hasta estudios científicos, los agentes de IA pueden procesar enormes conjuntos de datos, racionalizar los procesos y ayudar en la toma de decisiones. Sin requisa, incluso con todos estos desarrollos, construcción y acoplamiento de agentes de LLM sigue siendo una tarea desalentadora para la mayoría de los usuarios. La razón principal es […]
OpenAI rejón Swarm: un entorno de IA positivo para crear, orquestar e implementar sistemas multiagente
En el mundo de la inteligencia sintético en rápida proceso, un desafío apremiante al que se enfrentan los desarrolladores es la orquestación de sistemas complejos de múltiples agentes. Estos sistemas, que involucran a múltiples agentes de IA que trabajan en colaboración, a menudo presentan importantes dificultades de coordinación, control y escalabilidad. Las soluciones actuales tienden […]