Category: Artificial Intelligence

SageMaker HyperPod 集群是一种基于 Slurm 的高性能弹性计算集群，可以实现跨机器跨 GPU 的大规模并行训练。 它提供了原生的 IaaS 基础设施服务器，可以自由操控和部署各种模型和框架，充分发挥亚马逊云端可伸缩的计算能力，显著缩短了大模型在海量数据集上的训练时间。 本文详细介绍了 SageMaker Hyperpod 集群的启动、配置、连接、管理和在其上进行分布式训练的方法。

本文是面向 GPU 服务器的 SageMaker 系列博客的一部分，文中我们将介绍如何像使用 EC2 GPU 服务器一样，在 SageMaker training Job 中进行 GenAI 模型的微调训练开发及调试，及训练完成后使用 SageMaker Endpoint 推理实例进行模型部署和即时推理。

本系列博客旨在整理面向原生 GPU 服务器的 SageMaker 使用方法，包括 SageMaker Notebook 实例、Training Job 训练任务、Inference Endpoint 推理端点、SageMaker Hyperpod HPC 高性能集群等各种 SageMaker 功能组件。本文介绍 SageMaker Notebook 笔记本实例上 GPU 服务器的使用方法。

本文将会介绍 PingCAP 在使用 LLM 构建 TiDB 社区智能助手 TiDB bot 的实践和探索经验。

关于学生使用大语言模型和其他人工智能聊天机器人的好处和风险的讨论一直在进行。虽然大语言模型如何融入教育以提高学习成果，但正确使用 LLM 提升解题效率的重要性毋庸置疑。在这篇博客中，我们将以数学与语言学习的三个问题为例探讨大语言模型的准确性。

引言 在当今多元化的数字时代，基于人工智能的换脸技术为影视制作带来了全新的可能性。Amazon SageMak […]

本文介绍了 Claude 3 模型新增的多模态能力及其在多个应用场景下的使用指南和最佳实践。

在这篇文章中，我们探讨了如何借助 LlamaIndex、Llama 2-70B-Chat 和 LangChain 的力量来构建强大的问答应用。通过这些最先进的技术，您可以摄取文本语料库、为关键的知识创建索引，以及生成能够准确、清晰地回答用户问题的文本。

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