แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านสถาปัตยกรรมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

โซลูชัน MLOps Workload Orchestrator ช่วยให้คุณปรับปรุงและบังคับใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของสถาปัตยกรรมสำหรับการนำแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) ออกสู่ขั้นการผลิต

ปรับใช้อินเทอร์เฟซการสนทนาหลายภาษา (แชทบอท) หลายช่องทางที่ตอบคำถาม คำตอบ และคำติชมของลูกค้าของคุณ ซึ่งขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

คำแนะนำนี้จะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถใช้ Amazon SageMaker Notebook Instance เพื่อฝึกฝนและประเมินโมเดล AWS DeepRacer ด้วยการควบคุมเต็มรูปแบบได้โดยตรง

คำแนะนำนี้จะสาธิตวิธีในการการปรับใช้และกำหนดค่า DeepRacer Event Manager (DREM) ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือที่ทำให้การโฮสต์เหตุการณ์ AWS DeepRacer กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น

ปรับใช้โซลูชันที่เป็นเฟรมเวิร์กการพัฒนาสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ประมวลผลวิดีโอ รูปภาพ เสียง และข้อความด้วยบริการแมชชีนเลิร์นนิงบน AWS

ปรับใช้โซลูชันที่สร้างคำบรรยายหลายภาษาที่แม่นยำโดยอัตโนมัติสำหรับเนื้อหาวิดีโอตามความต้องการ (VOD) ของคุณเพื่อเข้าถึงผู้ชมกลุ่มใหม่ๆ ทั่วโลก