Amazon SageMaker
Последние новости и упоминания на vestka
Связанные персоны
- Разработка персонализированного синтеза речи с использованием Qwen3-TTS на Amazon SageMaker
Amazon SageMaker представил возможность развертывания модели Qwen3-TTS для персонализированного синтеза речи в реальном времени. Эта технология позволяет клонировать голос конкретного спикера на основе короткой записи, что открывает новые возможности для медиа-команд и разработчиков приложений.
- Создание системы тегирования продуктов с использованием Amazon SageMaker
Amazon представил новый подход к автоматизации тегирования продуктов с помощью сервиса SageMaker. Это решение позволяет улучшить качество каталогов и ускорить процесс тегирования, что особенно актуально для ритейлеров с большими объемами товаров.
- Amazon SageMaker представляет списки предпочтений инстансов для AI-тренировок
Компания Amazon анонсировала новую функцию для SageMaker, позволяющую пользователям задавать списки предпочтительных GPU для ускорения процесса обучения моделей. Это нововведение поможет сократить время ожидания и повысить эффективность разработки.
- Оптимизация работы с большими языковыми моделями на Amazon SageMaker
Amazon SageMaker представил новый подход к снижению задержки обработки запросов в больших языковых моделях с помощью маршрутизации с учетом префиксов. Это позволяет значительно ускорить работу приложений, использующих LLM, за счет кэширования ранее вычисленных данных.
- Alibaba представила Qwen3.8-2.4T-A95B с открытыми весами для Amazon SageMaker
12 августа 2026 года команда Qwen от Alibaba выпустила модель Qwen3.8-2.4T-A95B, ставшую первой в своем классе с открытыми весами. Модель обладает 2.4 триллиона параметров и предназначена для сложных задач, таких как многопроцессорное кодирование и автономное использование инструментов.
- Управление моделями с помощью MLflow и Amazon SageMaker: синхронизация моделей
В статье рассматривается управление моделями в рамках Amazon SageMaker и MLflow, включая синхронизацию зарегистрированных моделей. Обсуждаются подходы к организации управления моделями в больших компаниях с несколькими учетными записями.
- Автоматизация регистрации моделей с помощью MLflow и Amazon SageMaker
В новой интеграции между MLflow и Amazon SageMaker значительно улучшена автоматизация регистрации моделей. Теперь данные о метриках обучения, результатах оценки и происхождении моделей передаются в реестр моделей SageMaker, что упрощает процесс управления кандидатами на модели.
- Бенчмаркинг LLM на Amazon SageMaker: сравнение G7, G5 и G6
В статье рассматривается влияние выбора GPU инстансов на производительность генеративного ИИ при развертывании больших языковых моделей. Бенчмаркинг двух моделей Mixture-of-Experts показывает преимущества новых инстансов G7 с графическими процессорами NVIDIA Blackwell.
- ZS Associates внедряет безопасную аналитику с Amazon SageMaker
Компания ZS Associates разработала безопасную среду для ад-хок аналитики на базе Amazon SageMaker, обеспечив баланс между гибкостью для разработчиков и соблюдением норм. Платформа уже обслуживает более 1000 активных пользователей ежедневно.
- Panasonic Avionics внедряет AI для диагностики систем IFEC
Panasonic Avionics Corporation совместно с AWS разработала систему агентного AI для ускорения диагностики проблем в системах развлечений и связи на борту. Новое решение значительно сокращает время диагностики, обеспечивая высокую точность.
- Создание безкодового ML рабочего процесса с использованием Snowflake и Amazon SageMaker
В третьей части серии о безкодовых ML рабочих процессах рассматривается интеграция предсказаний Amazon SageMaker Canvas с Amazon Quick Sight для создания интерактивных панелей. В предыдущих частях обсуждались настройка базы данных Snowflake и подготовка данных для модели обнаружения мошенничества.