AWS Temsilci Araç Seti'ndeki AWS yapay zeka/makine öğrenimi becerisiyle kodlama temsilcinize derin SageMaker yapay zeka uzmanlığı getirin
Kodlama temsilciniz, AWS ortamınızın geri kalanında tek bir doğal dil iş akışında çalışırken Amazon SageMaker AI'da model seçebilir, eğitebilir, optimize edebilir ve dağıtabilir. AWS yapay zeka/makine öğrenimi becerisi artık AWS Temsilci Araç Seti'nin temel becerilerinden biri olduğundan, araç setinin EC2, Bedrock ve daha fazlası gibi diğer AWS becerileriyle birlikte çalışır.
AWS Temsilci Araç Seti üzerinde yeni AWS yapay zeka/makine öğrenimi becerisini yayınladık. Araç seti artık desteklenen tek entegrasyon noktasıdır ve önceki AWS Laboratuvarları becerilerini ve eklentilerini tutarlı ve kolay bir yükleme ve güncelleme yolu ile değiştirir. Beceri ayrıca Kiro veya seçtiğiniz kodlama temsilcisi ile kullanılmak üzere SageMaker Studio JupyterLab'e önceden yüklenmiştir.
Ayrıca, becerilerle desteklenen SageMaker AI özellik alanlarını genişlettik.
-
Çıkarım optimizasyonu: dağıtılan modelleri gecikme süresi, aktarım hızı ve maliyet açısından optimize edin
-
Model özelleştirme: kullanım durumu tanımından eğitim, değerlendirme ve dağıtıma kadar uçtan uca yönlendirilmiş ince ayar iş akışları
-
Hem geleneksel makine öğrenimi hem de üretken yapay zeka için sunuculu eğitim
-
MLflow: deney izleme ve model yaşam döngüsü yönetimi
-
JumpStart model dağıtımı ve model önerileri: önceden oluşturulmuş JumpStart modelleri dağıtın ve kullanım senaryosu için doğru model hakkında rehberli öneriler alın
-
İşleme işleri: yönetilen işlemde veri hazırlama ve ETL
AWS yapay zeka/makine öğrenimi becerisi hiçbir ek ücret ödemeden kullanılabilir, yalnızca temsilcilerinizin kullandığı AWS kaynakları için ödeme yaparsınız. Başlamak için, beceriyi GitHub'daki AWS Temsilci Araç Seti üzerinden yükleyin veya SageMaker Studio JupyterLab'de önceden yüklenmiş olarak kullanın. SageMaker AI iş akışlarınızla birlikte kodlama asistanı kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için Amazon SageMaker AI belgelerine bakın.