亚马逊AWS官方博客
Category: Artificial Intelligence
基于 AMAZON SAGEMAKER 训练一个关键词抽取的模型以及部署
在 AMAZON SAGEMAKER 如何训练部署 UIE 模型做关键词抽取。
基于 Amazon SageMaker 优化 Alpaca-lora 模型
如果要采用 stanford_alpaca 对 70 亿参数的 LLAMA 进行微调,对于机器的配置要求较高,不利于在行业内大规模使用。为了解决这个痛点,开源项目 alpaca_lora(https://github.com/tloen/alpaca-lora)应运而生。
通过 Amazon Rekognition Face Liveness,进行用户真人检测、防止欺诈攻击
本文介绍了 Amazon Rekognition 中的新功能 Face Liveness 如何进行用户真人检测并防止欺诈攻击。您可在美国东部(弗吉尼亚州北部)、美国西部(俄勒冈州)、欧洲(爱尔兰)、亚太地区(孟买)和亚太地区(东京)地区使用 Amazon Rekognition Face Liveness 功能。
AWS 一周回顾:生成式人工智能的新服务以及 Amazon EC2 Trn1n、Inf2 和 CodeWhisperer 现已正式推出 – 2023 年 4 月 17 日
我几乎可以将这篇博客文章命名为“AWS 人工智能/机器学习一周回顾”。 上周,我们宣布了几项新的创新和工具,用 […]
亚马逊云科技宣布推出生成式 AI 新工具
亚马逊云科技宣布推出生成式AI新工具
基于 Amazon SageMaker 优化 Stanford Alpaca 模型
在本文中,我们探索如何在 SageMaker 进行 Alpaca supervised fine-tuning。在这篇 blog 中,我们将采用自建镜像(BYOC)的方式。本次代码来源于 https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca。
Stable Diffusion Quick Kit 动手实践 – 使用 Dreambooth 进行模型微调在 SageMaker 上的优化实践
本文介绍 Dreambooth 的业务需求及技术原理,通过在 Amazon SageMaker 上 BYOC 方式的 Training Job 解决方案,以及显存,模型管理,超参等的优化实践,实现了 Dreambooth fine tuning 的生产化运行,文中脚本代码及笔记本训练示例,可做为用户基于 Stable Diffusion 的 AIGC ML 平台的工程化的基础。
Amazon Chime SDK 呼叫分析:实时语调分析和演讲者搜索
今天,我很高兴地宣布,Amazon Chime SDK 呼叫分析已经上线。这是一套包含了转录、语音语调分析 […]
Stable Diffusion Quick Kit 动手实践 – 基础篇
本文将以 Stable Diffusion Quick Kit 在 SageMaker 上的部署实践来介绍 Stable Diffusion 模型基础知识, HuggingFace Diffusers 接口, 以及如何使用 Quick Kit 在 SageMaker Endpoint 上快速部署推理服务。
Amazon Chime SDK 呼叫分析:实时语调分析和演讲者搜索
今天,我很高兴地宣布,Amazon Chime SDK 呼叫分析已经上线。这是一套包含了转录、语音语调分析 […]