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Los modelos Whisper para reconocimiento automático del habla ahora están disponibles en Amazon SageMaker JumpStart.

Hoy, nos complace anunciar que el modelo de base Whisper de OpenAI está disponible para los clientes que utilizan Amazon SageMaker JumpStart. Whisper es…

Prepara tus datos para Amazon Personalize con Amazon SageMaker Data Wrangler

Un motor de recomendaciones solo es tan bueno como los datos utilizados para prepararlo. Transformar datos sin procesar en un formato adecuado para un…

Acelere su pronóstico de series temporales en un 50 por ciento con Amazon SageMaker Canvas UI y las API de AutoML.

Estamos emocionados de anunciar que Amazon SageMaker Canvas ahora ofrece una forma más rápida y fácil de crear modelos de aprendizaje automático para la…

Crea e implementa aplicaciones de inferencia de ML desde cero utilizando Amazon SageMaker

A medida que el aprendizaje automático (ML) se vuelve más popular y es cada vez más adoptado, las aplicaciones de inferencia impulsadas por ML…

Train y despliega modelos de ML en un entorno multicloud utilizando Amazon SageMaker

En esta publicación, demostramos una de las muchas opciones que tienes para aprovechar las capacidades de IA/ML más amplias y profundas de AWS en…

Diseñando ciudades resilientes en Arup utilizando las capacidades geoespaciales de Amazon SageMaker

Esta publicación es coautoría de Richard Alexander y Mark Hallows de Arup. Arup es un colectivo global de diseñadores, consultores y expertos dedicados al…

Visualiza un análisis de Amazon Comprehend con una nube de palabras en Amazon QuickSight

Buscar información en un repositorio de documentos de texto en formato libre puede ser como buscar una aguja en un pajar. Un enfoque tradicional…

Dominio de Amazon SageMaker en modo solo VPC para admitir SageMaker Studio con configuración de ciclo de vida de apagado automático y SageMaker Canvas con Terraform

Amazon SageMaker Domain soporta entornos de aprendizaje automático (ML) de SageMaker, incluyendo SageMaker Studio y SageMaker Canvas. SageMaker Studio es un entorno de desarrollo…

Optimiza el rendimiento del equipo con datos históricos, Ray y Amazon SageMaker

En esta publicación, construiremos una solución completa para encontrar políticas de control óptimas utilizando solo datos históricos en Amazon SageMaker utilizando la biblioteca RLlib…

Ejecuta múltiples modelos de IA generativa en GPU utilizando puntos de enlace multi-modelo de Amazon SageMaker con TorchServe y ahorra hasta un 75% en costos de inferencia

Recientemente, las aplicaciones de IA generativa han captado una amplia atención e imaginación. Los clientes desean implementar modelos de IA generativa en GPU pero…

Ajuste fino de Llama 2 para generación de texto en Amazon SageMaker JumpStart

Hoy, nos complace anunciar la capacidad de ajustar finamente los modelos Llama 2 de Meta utilizando Amazon SageMaker JumpStart. La familia de modelos de…

Crea una aplicación empresarial segura con Generative AI y RAG utilizando Amazon SageMaker JumpStart

En esta publicación, construimos una aplicación empresarial segura utilizando AWS Amplify que invoca un modelo de base de Amazon SageMaker JumpStart, puntos finales de…

Optimiza el costo de implementación de los modelos base de Amazon SageMaker JumpStart con los puntos finales asincrónicos de Amazon SageMaker

En esta publicación, nos enfocamos en estas situaciones y resolvemos el problema de arriesgar altos costos al implementar modelos de base grandes en puntos…

Persistent Systems moldea el futuro de la ingeniería de software con Amazon CodeWhisperer

Persistent Systems, un proveedor global de ingeniería digital, ha realizado varios pilotos y estudios formales con Amazon CodeWhisperer que apuntan a cambios en la…

Aprendizaje automático con datos de entrenamiento descentralizados utilizando aprendizaje federado en Amazon SageMaker

En esta publicación, discutiremos cómo implementar el aprendizaje federado en Amazon SageMaker para ejecutar ML con datos de entrenamiento descentralizados.

Explicar decisiones médicas en entornos clínicos utilizando Amazon SageMaker Clarify

En esta publicación, mostramos cómo mejorar la explicabilidad del modelo en entornos clínicos utilizando Amazon SageMaker Clarify. La explicabilidad de los modelos de aprendizaje…

Train self-supervised vision transformers on overhead imagery with Amazon SageMaker’ Entrenar transformadores de visión auto-supervisados en imágenes aéreas con Amazon SageMaker.

En esta publicación, demostramos cómo entrenar transformadores de visión auto-supervisados en imágenes aéreas utilizando Amazon SageMaker. Los viajeros colaboraron con el Laboratorio de Soluciones…

Preguntas y respuestas inteligentes de video y audio con soporte multilingüe utilizando LLMs en Amazon SageMaker

Los activos digitales son representaciones visuales vitales de productos, servicios, cultura e identidad de marca para las empresas en un mundo cada vez más…

Genera publicidad creativa utilizando inteligencia artificial generativa implementada en Amazon SageMaker

La publicidad creativa tiene el potencial de ser revolucionada por la IA generativa (GenAI). Ahora puedes crear una amplia variedad de imágenes novedosas, como…

Despliega miles de conjuntos de modelos con puntos finales multinivel de Amazon SageMaker en GPU para minimizar tus costos de alojamiento

La adopción de inteligencia artificial (IA) se está acelerando en diversas industrias y casos de uso. Los recientes avances científicos en aprendizaje profundo (DL),…

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