| JFrog | Artifactory | SageMaker

JFrog Artifactory整合Amazon SageMaker提升機器學習模型開發效率

JFrog Artifactory與Amazon SageMaker整合，強化機器學習模型開發的版本控制、安全性和相依項目管理

2024-01-19

| SageMaker | AI | 模型 | 串流

Amazon SageMaker新增模型推論結果串流功能，可提升AI應用回應性

AWS於Amazon SageMaker中新增回應串流功能，能即時串流模型推論結果至客戶端，增進應用效能，提供流暢的對話體驗

2023-09-05

| IT周報 | LLM | 微軟 | Teams | google | StyleDrop | 文字轉圖像 | TII | SageMaker | OpenLLM

AI趨勢周報第218期： 微軟發表130億參數模型Orca，表現比ChatGPT好

微軟發表一款130億參數的語言模型Orca（虎鯨），還在一系列基準測試中贏過主流大型基礎模型；微軟推出AI函式庫，開發者可用來打造Teams AI應用程式；一句話一張圖就能準確生成新圖片，Google發表新文字生成圖片模型StyleDrop；阿拉伯聯合大公國打造400億參數LLM，霸榜OpenLLM排行榜

2023-06-11

| 封面故事 | AWS | 資料倉儲 | 資料治理 | re:Invent | 無伺服器 | Serverless | Redshift | 機器學習 | SageMaker

【AWS 2023雲端關鍵戰略2】不只資料倉儲、ML服務，AWS揭露全服務資料治理的大戰略

AWS持續擴大資料治理布局，更多雲端資料產品都支援，不只擴大到資料倉儲Redshift， 更從資料源頭進一步涵蓋到機器學習服務，就連新推出的資料管理服務，都主打內建資料治理的功能

2022-12-19

| 封面故事 | AWS | 資料倉儲 | 資料治理 | re:Invent | 無伺服器 | Serverless | Redshift | 機器學習 | SageMaker

AWS新產品戰略以資料為主軸，更要朝全解決方案產業應用來發展

AWS今年產品策略以擴大和延續為主，許多產品發布都是對既有服務或產品的補強，不是大更新，而是回應顧客最迫切想要的功能，雖然少了酷炫，但也意味著，這家公雲龍頭開始深入企業應用，來一一把各種企業需求補齊

2022-12-19

| 封面故事 | AWS | 資料倉儲 | 資料治理 | re:Invent | 無伺服器 | Serverless | Redshift | 機器學習 | SageMaker

【AWS 2023雲端關鍵戰略1】擴大資料倉儲Redshift產品廣度，打造企業資料全能分析中心

看似今年Redshift服務沒有重大更新，其實推出了局部強化的新功能，從緊密資料整合、串流資料分析到強化安全存取，這些新功能都是為了補足資料倉儲產品完整性的一片片關鍵拼圖

2022-12-19

| AWS | SageMaker | 機器學習 | 無伺服器 | 推理

AWS正式推出SageMaker無伺服器推理服務

用戶可以選擇以無伺服器的形式，將模型部署至SageMaker機器學習服務，在不需要配置伺服器的情況下執行模型推理

2022-04-24

| 雲端服務 | AWS | re:Invent | Graviton | Inferentia | Trainium | 自研晶片 | Outposts | SageMaker | ML | 機器學習

硬體自主是公有雲擴張不可忽視的助力

這幾年以來，隨著AWS推出VMware Cloud on AWS，以及日益增多的Arm架構執行個體服務，甚至是今年初出現的高效能儲存Volume搭配，他們正一步步展露自己設計多款晶片的用意

2021-12-20

| 雲端服務 | AWS | re:Invent | Graviton | Inferentia | Trainium | 自研晶片 | Outposts | SageMaker | ML | 機器學習

AWS迎來雲服務發展15周年，算力、落地布局、AI戰略全面展開

累計至今，AWS已推出超過200項雲服務，涵蓋運算、儲存、ML、分析等，然執行長Adam Selipsk強調這只是開端，一連發布多項新產品和功能，從新一代自研晶片、5G專網服務，到免費精簡版SageMaker服務Studio Lab，凸顯各戰略布局已可更貼近用戶需求

2021-12-20

| AWS | AWS ML Stack | SageMaker | 機器學習

【AWS 2022新戰略3：以SageMaker為核心，降低ML門檻擴大影響力】完善端到端資料戰略，AI工具鏈變成生態系平臺

SageMaker不只是一個完整的ML工具鏈，甚至向下串聯了AWS的各種基礎架構服務，資料服務，向上整合了多種AI應用服務，更要發展成一個完整AI生態系平臺

2021-12-20

| AWS | 深度學習 | SageMaker | 最佳化

AWS機器學習服務SageMaker新功能加快模型訓練速度50％

Amazon SageMaker新功能Training Compiler，能夠編譯Python程式碼，經最佳化後的核心能夠高效使用硬體資源，使得模型訓練速度獲大幅提升

2021-12-07

| AWS | AI | 模型 | SageMaker

AWS推無程式碼AI工具SageMaker Canvas，點擊按鈕就能建構模型分析資料

SageMaker Canvas讓業務分析師只要操作視覺化介面，簡單地組合不同來源的資料，由系統自動訓練出最佳模型，生成用戶需要的預測

2021-12-01