Amazon SageMaker AI 提供的機器學習環境 Studio Studio Classic SageMaker JupyterLab SageMaker 筆記本執行個體。 SageMaker Studio Lab Studio Lab 元件概觀 加入Studio Lab 管理您的帳戶 啟動Studio Lab 使用Studio Lab 入門資產 Studio Lab 預先安裝環境 使用Studio Lab 專案執行期 Studio Lab 使用者介面概觀 建立或開...
Amazon S3 儲存貯體必須位於執行 SageMaker Studio Classic AWS 區域 的相同位置,因為 SageMaker AI 不允許跨區域請求。 微調部署組態 p3 系列是我們建議速度最快的深度學習訓練系列,建議您使用此系列來微調模型。下方圖表顯示每個執行個體類型中的 GPU 數目。您還可以選擇其他可用選項,包括 p2 和 g4 執行個體類型...
Amazon SageMaker 結合廣泛採用的 AWS 機器學習 (ML) 和分析功能,提供分析和 AI 的整合式體驗,並統一存取您的所有資料。使用熟悉的 AWS 工具進行模型開發、生成式 AI、資料處理和 SQL 分析,從統一的工作室加快協作和建置,這些工具由 Amazon Q Developer 加速,這是對於軟體開發最有能力的生成式 AI 助理。無論是...
将SageMaker AI 用于生成式人工智能 SageMaker AI 可帮助数据科学家和机器学习工程师从头开始构建 FM,使用高级技术评估和自定义 FM,并为对准确性、延迟和成本有严格要求的生成式人工智能应用场景部署具有精细控制的 FM。 从头开始构建 FM SageMaker AI 可提供从头开始预训练 FM 的工具,以便在内部使用,或者将其提供给...
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。SageMaker 完全消除了机器学习过程中每个步骤的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。
當超參數設為 時auto,Amazon SageMaker AI 會自動計算並設定該超參數的值。 參數名稱描述 num_classes 回應變數的類別數。演算法假設類別標示為 0、...、num_classes - 1。 當predictor_type 為multiclass_classifier 時,則為必要。否則,演算法會忽略它。 有效值:3 到 1,000,000 的整數 predictor_type 將...
身為 SageMaker AI 使用者,您可以將自己的訓練資料集儲存到 Amazon S3。您可以從可用的 SageMaker AI 內建演算法中選擇 ML 模型訓練,或使用以熱門機器學習架構建置的模型來攜帶自己的訓練指令碼。 完整檢視 SageMaker 訓練流程和功能 整趟機器學習 (ML) 訓練旅程涵蓋範圍極廣,不只侷限於資料擷取至 ML 模型、...
Amazon SageMaker AI 包含下列功能。 主題 re:Invent 2024 的新功能 機器學習環境 主要功能 re:Invent 2024 的新功能 SageMaker AI 包含下列 re:Invent 2024 的新功能。 HyperPod 配方 您可以在 Amazon SageMaker HyperPod 中執行配方,或做為 SageMaker 訓練任務執行。您可以使用 HyperPod 訓練轉接器做為架構,協助...
SageMaker Canvas 入門 チュートリアル: Canvas で機械学習ワークフローを構築する Amazon SageMaker Canvas の設定と権限の管理 (IT 管理者向け) Q Developer を使用した生成 AI 支援 データをインポートする データ準備 生成AIを基盤モデル 前提条件を満たす 新しい会話を開始して、コンテンツの生成...
您可以刪除您打算使用的 Amazon SageMaker AI 網域中的共用空間,也可以使用未設定共用空間的另一個網域。 OAuth 重新導向錯誤 您的使用者應該能夠在選擇連線之後,從 Salesforce 資料雲匯入其資料。如果他們遇到錯誤,我們建議他們執行以下操作: 告訴他們耐心等待 – 當他們重新導向回 Amazon SageMaker Studio Classic 時...