Mejorar la gobernanza con las políticas de uso del tipo de activo en Amazon Sagemaker
Catálogo de Amazon Sagemakerparte de la próxima gestación de Amazon Sagemakerahora admite la política de autorización para el uso del tipo de activo, una nueva capacidad de gobierno que brinda a las organizaciones un control de espinilla fino sobre quién puede crear y establecer activos personalizados basados en tipos de activos específicos. Esta restablecimiento trae […]
Programación unificada para flujos de ETL visuales y libros de consultas en Amazon Sagemaker Unified Studio
Los ingenieros y analistas de datos a menudo necesitan automatizar sus flujos de trabajo y consultas de procesamiento de datos para nutrir las tuberías e informes de datos actualizados. Estudio unificado de Amazon Sagemaker es un entorno de expansión único y expansión de IA donde puede encontrar y obtener a todos los datos de su […]
Aelgar el descubrimiento de datos con búsqueda de identificador técnico preciso en Amazon Sagemaker Unified Studio
Estamos emocionados de introducir una nueva alivio en la experiencia de búsqueda en Catálogo de Amazon Sagemakerparte de la próxima coexistentes de Amazon Sagemaker—Encreve la búsqueda de coincidencias utilizando identificadores técnicos. Con esta capacidad, ahora puede realizar búsquedas en gran medida específicas de activos como nombres de columnas, nombres de tabla, nombres de bases de […]
Integración de dependencias personalizadas en Amazon Sagemaker Canvas Flows de trabajo
Al implementar formación automotriz (Ml) flujos de trabajo en Canvas de Amazon Sagemakerlas organizaciones pueden carecer considerar dependencias externas necesarias para sus casos de uso específicos. Aunque el muralla de Sagemaker proporciona potentes capacidades sin código y código bajo para la experimentación rápida, algunos proyectos pueden requerir dependencias y bibliotecas especializadas que no están incluidas […]
Acelerar Analytics y la innovación de IA con la próxima gestación de Amazon Sagemaker
En AWS re: Invent 2024, nosotros anunciado la próxima gestación de Amazon Sagemakerel Centro de todos sus datos, exploración y IA. Amazon Sagemaker reúne las capacidades de AWS Machine Learning (ML) y Analytics ampliamente adoptada y aborda los desafíos de utilizar los datos organizacionales para el exploración y la IA a través del golpe unificado […]
PROYECTIVO DEL ENTORNO SERVILLO DE SERVICIO PARA AMAZON SAGEMAKER STUDIO: un enfoque automatizado de tuberías de CI/CD
Adjuntar una imagen de Docker personalizada a un Amazon Sagemaker Studio El dominio implica varios pasos. Primero, debe construir y empujar la imagen a Registro de contenedores elásticos de Amazon (Amazon ECR). Incluso debes asegurarte de que el Amazon Sagemaker El rol de ejecución del dominio tiene los permisos necesarios para extraer la imagen de […]
Paso a las mesas de iceberg de Amazon S3 desde Databricks utilizando el catálogo de REST de iceberg de Glue AWS en Amazon Sagemaker Lakehouse
Amazon Sagemaker Lakehouse Permite una plataforma Lakehouse unificada, abierta y segura en sus lagos y almacenes de datos existentes. Su inmueble de datos unificadas admite examen de datos, inteligencia empresarial, educación forzoso y IA generativa Aplicaciones, que ahora pueden usar una única copia autorizada de datos. Con Sagemaker Lakehouse, obtienes lo mejor de entreambos mundos: […]
Desbloquee la inferencia de IA rentable utilizando las capacidades sin servidor de Amazon Bedrock con un maniquí capacitado en Amazon SageMaker
En esta publicación, te mostraré cómo usar Roca Amazónica—con su API bajo demanda totalmente administrada—con su Amazon SageMaker maniquí entrenado o oportuno. Amazon Bedrock es un servicio totalmente administrado que ofrece una selección de modelos básicos (FM) de stop rendimiento de empresas líderes en inteligencia industrial como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability […]
Lumbre 3.3 70B ya adecuado en Amazon SageMaker JumpStart
Hoy nos complace anunciar que Lumbre 3.3 70B de Meta está adecuado en Inicio rápido de Amazon SageMaker. Lumbre 3.3 70B marca un avance emocionante en el expansión de modelos de idioma ilustre (LLM), que ofrece un rendimiento comparable al de versiones más grandes de Lumbre con menos bienes computacionales. En esta publicación, exploramos cómo […]
Cómo Amazon entrena modelos de conjuntos secuenciales a escalera con Amazon SageMaker Pipelines
Canalizaciones de Amazon SageMaker incluye funciones que le permiten optimizar y automatizar los flujos de trabajo de enseñanza forzoso (ML). Esto permite a los científicos y desarrolladores de modelos centrarse en el ampliación de modelos y la experimentación rápida en puesto de en la mandato de infraestructura. Pipelines ofrece la capacidad de orquestar flujos de […]