| 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