授权说明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区、 知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道。目录🚀一. Amazon SageMaker 🔎1.1 新功能发布：Amazon SageMaker Canvas 🔎1.2 Amazon SageMaker Canvas特点🚀二.Amazon SageMaker Canvas无需代码生成准确的 ML 预测🔎2.1 项目背景🔎2.2 前期步骤🦋2.3 导入数据集🦋2.3 模型创建🦋2.4 模型优化🦋2.5 模型预测🚀三.总结与心得🔎3.1心得🔎3.2 总结🚀附录 亚马逊云科
前言大语言模型是一种基于深度学习技术的人工智能模型，可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统。直到最近，随着深度学习技术的崛起，大型预训练语言模型才开始引起广泛的关注。大语言模型使用大规模的文本数据集进行预训练，从而学习到丰富的语言知识和语境理解能力。通过预训练和微调的方式，大语言模型可以用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、机器翻译、问答系统、对话系统等。它们在许多领域都展示出了令人印象深刻的性能，并成为推动人工智能技术发展的重要驱动力。本篇文章主要介绍如何使用 Amazon SageMaker 进行 ChatGLM 模型部署和微调的示例。这个示例主要包括:ChatGLM 总体介绍ChatG
问题前言:我有一个存储在MongoDB中的用户创建的神经网络架构数据库(用我转编译为Keras模型的不同语言编写)。我的目标是采用这些架构，用它们创建一个Keras模型，然后使用SageMaker在云中训练它们。截至目前，我可以从MongoDB加载模型并将它们转译为Keras，效果非常好。但是，我无法使用PythonSDK将这些动态创建的模型发送到SageMaker。有没有一种方法可以通过将估算器的entry_point属性指定为定义了这些模型对象的文件来在SageMaker中训练和部署这些Keras模型架构(即只是PythonKeras模型对象)？迄今为止的工作和代码示例截至目前，当
有幸参加亚马逊的【云上探索实验室】实验活动，活动围绕亚马逊SageMaker开展。AmazonSageMaker是一项完全托管的机器学习服务。借助SageMaker，开发人员可以快速、轻松地构建和训练机器学习模型，然后直接将模型部署到生产就绪托管环境中。它提供了一个集成的Jupyter编写Notebook实例，无需管理服务器。此外，它还可以提供常见的机器学习算法，这些算法经过了优化，可以在分布式环境中高效处理非常大的数据。借助对bring-your-own-algorithms和框架的原生支持，SageMakerSand可以提供灵活并且适合具体工作流程的分布式训练选项。通过在SageMaker
最近人工智能爆火啊，前有AIGC后有ChatGPT，ChatGPT倒是可以很简单的体验到，但是AIGC这个似乎需要一点动手能力，而且还要考虑下我们本地的环境了。恰好我最近受邀参加了亚马逊云科技【云上探索实验室】的活动，基于他们的AmazonSageMaker服务来做了以下三个小实验，有包括AIGC，Deepracer还有图像分类，整体流程体验下来比想象中好太多了，即便是一个新手也可以通过AmazonSageMaker来掌握下面三个实验，而且不需要您再考虑基础环境配置了，可以更加专注于业务。那么就让我们来跟着下面的实验手册和演示视频一起来操作吧！最近我恰好受邀参与了亚马逊云科技[云上探索实验室]
来自Meta的Llama2基础模型现已在AmazonSageMakerJumpStart中提供。我们可以通过使用AmazonSageMakerJumpStart快速部署Llama2模型，并且结合开源UI工具Gradio打造专属LLM应用。Llama2简介Llama2是使用优化的Transformer架构的自回归语言模型, 旨在用于英文领域的商业和研究用途，其context长度是Llama1代的两倍。目前提供三种参数规格（7B、13B和70B）的基础模型。（来源：https://ai.meta.com/llama/）使用SageMakerJumpStart 简化大模型的部署一站式开发平台Amaz
Meta刚刚发布了Llama2大模型。如果你和我们一样，你一定会迫不及待地想要亲自动手并用它来构建。推荐：用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。使用任何类型的LLM进行构建的第一步是将其托管在某处并通过API使用它。然后你的开发人员可以轻松地将其集成到你的应用程序中。本指南将介绍如何在AmazonSageMaker上托管Llama2模型，以及如何利用AWSLambda和AWSAPIGateway通过API使用模型。在开始之前，请前往amazonaws登录或注册帐户。新帐户将自动获得免费套餐访问权限，这确实提供了一些Sagemaker积分，但请留意它们，因为根据你的服务器选择，账单可能会高得离
使用SageMaker对Whisper模型进行微调及部署Whisper作为OpenAI最新开源的自动语音识别（ASR）模型，采用了编码器-解码器（encoder-decoder）transformer架构，并使用了68万小时的从互联网收集的多语言、多任务的已标注数据进行训练。根据其论文显示，Whisper模型在无需微调（zero-shot）的情况下，在多个数据集的测试上鲁棒性更高，错误率更低。关于Whisper模型的更多细节，参见其官方网站 IntroducingWhisper 以及 GitHub-openai/whisper:RobustSpeechRecognitionviaLarge-S
目录1企业级AI应用的高昂成本2什么是AmazonSageMaker？3案例一：快速构建图像分类应用3.1卷积神经网络3.2本地测试版本3.3AmazonSageMaker版本4案例二：快速构建AI绘画应用4.1扩散模型简介4.2模型构建与部署4.3AI绘画测试(文生图)5结语5.1实践体验与展望5.2云上探索实验室1企业级AI应用的高昂成本人工智能仍处于科技浪潮之巅…随着智能芯片、大数据和云计算的发展，深度学习技术得到进一步升级。以ChatGPT为首的AIGC技术大放异彩：AI绘画、AI作曲、AI编程、AI写作…一系列AI产品赋能生产；边缘计算、联邦学习、多智能体等技术逐渐从学术界走向工业界
