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使用DPO在SageMaker中定制Nova模型

解决方案概述在SageMaker训练作业中使用Nova定制配方的工作流程包含以下关键步骤：选择特定Nova定制配方，该配方提供完整的配置参数来控制训练过程通过API向SageMaker控制平面提交配方配置...SageMaker使用训练作业启动脚本在托管计算集群上运行配方训练完成后自动释放计算资源业务用例实现本案例重点优化Nova Micro模型在结构化函数调用方面的表现：使用nvidia/When2Call...42% 模型部署训练完成的模型可通过CreateCustomModel API部署到推理服务：request_params = { "modelName": "nova-micro-sagemaker-dpo-peft..."roleArn": role,}response = bedrock.create_custom_model(**request_params)资源清理为避免产生额外费用，请确保删除以下资源：SageMaker

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OpenAI开源GPT模型登陆SageMaker JumpStart平台

OpenAI开源GPT模型登陆SageMaker JumpStart平台某中心宣布其SageMaker JumpStart平台现已支持OpenAI最新开源的GPT OSS模型（gpt-oss-120b和...Strands Agents等框架构建代理工作流兼容OpenAI SDK直接调用部署规格：默认实例类型：p5.48xlarge支持区域：美国东部（俄亥俄、弗吉尼亚北部）和亚太（孟买、东京）部署指南通过SageMaker...控制台登录SageMaker Studio控制台在JumpStart页面搜索"gpt-oss-120b"查看模型卡片并配置端点参数选择GPU实例类型（推荐p5.48xlarge）启动部署使用Python...SDKfrom sagemaker.jumpstart.model import JumpStartModel model = JumpStartModel(model_id="openai-reasoning-gpt-oss

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AWS SageMaker与S3 Tables革新

SageMaker统一：全面的数据与AI开发环境 SageMaker Unified Studio整合了Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift...SageMaker Unified Studio的关键增强 AWS为SageMaker Unified Studio推出两大重要更新： Amazon Q开发者集成：该AI助手现嵌入工作室全平台，支持用户通过自然语言发现数据...使用 SageMaker 加速数据分析架构流程说明 AWS IAM Identity Center 管理用户访问和 Amazon SageMaker Unified Studio 的单点登录 (...SageMaker Unified Studio 为数据工程师提供了一个基于 Web 的界面，允许他们对销售数据集进行必要的转换，而无需离开 SageMaker 或切换控制台。...图1 – Apache Iceberg 架构通过SageMaker Lakehouse实现统一数据访问随着S3 Tables与SageMaker Lakehouse的全面集成，用户现在可以直接从SageMaker

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亚马逊改进平台SageMaker，更新内置算法和Git集成

今天，亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进，SageMaker是用于构建，训练和部署机器学习模型的端到端平台。...首先列出的是Sagemaker Search，它使AWS客户能够找到AI模型训练运行独特的组合数据集，算法和参数。它可以从SageMaker控制台访问。...Wood博士写道，“使用Step Functions，你可以自动将数据集发布到Amazon S3，使用SageMaker训练数据的ML模型，并部署模型进行预测，它会监视SageMaker（和Glue）作业...这些改进对于SageMaker与添加三个新的内置算法相吻合，即用于可疑IP地址（IP Insights），用于高维对象的低维嵌入（Object2Vec）和无监督分组（K-means聚类）。...在Amazon SageMaker中存储存信息。

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AWS SageMaker Studio Lab免费的机器福利利用起来~

国内无法访问Google Colab，所以有时候跑Python notebook比较麻烦，得倒腾到本地，如果自己的机器（比如笔记本）性能不行的话跑起来也很痛苦现在有了免费的羊毛，AWS SageMaker...到目前都没有成功申请到过GPU，以后过了preview阶段以后会增加GPU 2. 15G硬盘空间还是有点小，多装一些package可能就不够用了（比如HuggingFace），如果能扩大到50G就好了整体上来说SageMaker

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使用直接偏好优化在SageMaker AI中定制Nova模型

技术架构用户选择特定的Nova定制配方，这些配方提供了控制训练参数、模型设置和分布式训练策略的完整配置通过API向SageMaker AI控制平面提交请求，传递Nova配方配置SageMaker使用训练任务启动脚本在托管计算集群上运行配方根据所选配方自动配置基础设施...instance_type, training_recipe=recipe, recipe_overrides=recipe_overrides, max_run=18000, sagemaker_session...81%ROUGE-1提升39%ROUGE-2提升42%模型部署通过创建自定义模型API部署到推理服务：指定模型检查点路径创建自定义模型监控部署状态配置按需推理资源清理为避免产生额外费用，需要：删除未使用的SageMaker

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新入坑的SageMaker Studio Lab和Colab、Kaggle相比，性能如何？

一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。...启动 SageMaker Studio Lab 后将获得稍有修改的 JupyterLab 实例，其中安装了一些扩展，例如 Git。 SageMaker JupyterLab 环境。...SageMaker 在所有操作中都更快，但有一个明显的例外：在向后传递中，SageMaker 比 Colab Pro 慢 10.4%。...SageMaker 在训练循环期间比 Colab Pro 快 32.1%，并且在所有操作中 SageMaker 都更快，除了在计算损失时，SageMaker 比 Colab Pro 慢 66.7%。...在单精度下，SageMaker 训练的结果再次翻转，总体上 SageMaker 比 Colab Pro 慢 72.2%。训练循环比 Colab Pro 慢 67.9%。

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在python中使用SageMaker Debugger进行机器学习模型的开发调试

可以通过以下两种途径使用 Amazon SageMaker Debugger： Amazon SageMaker managed training 方式当使用 Amazon Sagemaker 训练模型时...在 Amazon SageMaker 使用 Hooks 如果使用Amazon SageMaker 进行模型训练，则会自动配置Amazon SageMaker Debugger，无需更改训练代码主体。...使用SageMaker Python SDK和各框架（TensorFlow、PyTorch等）开始Amazon SageMaker 上的深度学习训练任务。...Amazon SageMaker在指定数量的CPU或GPU上启动训练进程。同时SageMaker启动 rule 进程以监控训练过程。...而使用Amazon SageMaker Debugger的三种途径如下：通过在 Amazon SageMaker 全托管服务平台使用，将免去手动配置等操作。

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面向数据科学的AI助手：SageMaker Canvas中的Amazon Q开发者工具

2024年re:Invent大会首次以测试版亮相，并于2025年2月28日正式发布的Amazon Q Developer in SageMaker Canvas，是一款基于生成式AI的助手，允许客户仅用自然语言在几分钟内构建和部署...模型训练完成后，用户可对测试数据集运行推理，或一键部署为SageMaker推理终端节点。系统自动生成可解释性报告，展示数据集属性、特征重要性、训练过程和性能指标。

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如何用Amazon SageMaker 做分布式 TensorFlow 训练？（千元亚马逊羊毛可薅）

要通过 MPI 使用 Amazon SageMaker 来进行分布式训练，您必须集成 MPI 和 Amazon SageMaker 的原生分布式训练功能。...集成 MPI 与 Amazon SageMaker 分布式训练要了解如何集成 MPI 和 Amazon SageMaker 分布式训练，您需要对以下概念有相当认识： Amazon SageMaker...通过使用 Amazon SageMaker 容器可以简化启用，而该容器作为库则有助于创建已启用 Amazon SageMaker 的 Docker 映像。...您需要在 Amazon SageMaker 训练图像中提供入口点脚本（通常是 Python 脚本），以充当 Amazon SageMaker 和您的算法代码之间的中介。...启动 Amazon SageMaker 训练作业在 Amazon SageMaker 控制台中，打开您创建的笔记本实例。

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实战教程：在AWS上构建一个情感分析「机器人」

为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker，机器之心联合AWS在6月开设了6期公开课，详细讲解了如何使用 Amazon SageMaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化...现在，机器之心联合AWS再次开设公开课，本次公开课设置3期线上分享，主题分别为： Amazon SageMaker Studio详解使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」 DGL...图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践 10月20日，第二期分享使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器人」在第二期分享中，AWS应用科学家刘俊逸将主要讲解情感分析任务背景...、使用Amazon SageMaker进行基于Bert的情感分析模型训练、利用AWS数字资产盘活解决方案进行基于容器的模型部署，详情如下：分享主题：使用Amazon SageMaker 构建一个情感分析...识别二维码，立即预约直播 Amazon SageMaker大礼包开发者可以免费领取1000元服务抵扣券，轻松上手Amazon SageMaker，快速体验5个人工智能应用实例。

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如何通过SageMaker来部署和运行推理

现在，可以通过 Amazon SageMaker 功能（例如 SageMaker Pipelines、SageMaker Debugger 或容器日志）获得 Llama 3 性能和 MLOps 控制的综合优势...现在，只需在Amazon SageMaker Studio中单击几下或通过 SageMaker Python SDK 以编程方式发现和部署 Llama 3 模型，即可使用SageMaker Pipelines...、SageMaker Debugger或容器日志等 SageMaker 功能获得模型性能和 MLOps 控制。...探索型号可以通过 SageMaker Studio UI 和 SageMaker Python SDK 中的 SageMaker JumpStart 访问基础模型。...立即查看SageMaker Studio 中的SageMaker JumpStart以开始使用。

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亚马逊正在重塑 MLOps

随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。...Sagemaker Autopilot 将 AutoML 引入了 AWS，从而消除了 ML 流程中的所有繁重工作。 Sagemaker Experiments 允许你保存和跟踪你的训练实验。...它直接建立在 Sagemaker Studio 上，因此利用了 Studio 的所有强大功能（比如它的数据可视化）。...6 Sagemaker Pipelines：机器学习流程的 CI/CD 对我来说，这项服务是本年度最重要的运维发布。...7 re:invent 的其他相关内容 Sagemaker Clarify：跨 e2e Sagemaker 工作流的偏见检测。对于 B2C 公司而言这是一大优势。

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企业级机器学习实验快速部署指南

技术解决方案概述某中心SageMaker AI为企业提供了可扩展ML工作负载的托管基础设施，自动处理计算资源调配、分布式训练和部署。...管理员配置流程设置Partner AI Apps权限配置在某中心SageMaker控制台选择Comet应用通过Marketplace完成订阅购买配置SageMaker AI域并设置预签名URL添加团队成员并启用...Comet访问权限用户操作流程通过预签名URL登录SageMaker AI域创建JupyterLab工作空间安装comet_ml库并配置环境变量通过SageMaker Studio导航面板访问Comet...SageMaker提供一致、安全的ML环境，Comet通过完整的工件和模型谱系追踪实现无缝协作。...完整的ML生命周期集成与仅解决训练或监控的点解决方案不同，Comet与SageMaker配对支持完整的ML生命周期。模型可以在Comet的模型注册表中注册，具有完整的版本跟踪和治理功能。

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AI颠覆前端和原画师？云上探索实验室为你加速AI开发

体验者“白水”表示，Amazon SageMaker中包括了机器学习的各个流程，以往Python中的开发习惯完全可以在Amazon SageMaker中适用。...体验者“ZackSock”：Amazon SageMaker使用自编码器完成人脸生成与其他体验者不同，体验者“ZackSock”《 Amazon SageMaker使用自编码器完成人脸生成》围绕Amazon...SageMaker和自编码器进行的一次体验实践。...另外，体验者白水还自发汇总了对开发过程中有帮助的产品文档： ▶ Amazon SageMaker入门教程：https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/getting-started.../ ▶ Amazon SageMaker产品介绍：https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/ ▶ Amazon SageMaker产品文档：https://docs.aws.amazon.com

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快来，这有一个探索云上机器学习的机会

基于 Amazon SageMaker 提供的全面模型管理和部署服务，能够帮助开发者和企业将模型应用到业务场景中。...开发者使用 Amazon SageMaker 可高效地构建和部署自己的机器学习模型，实现高效数据分析和预测。...Amazon SageMaker示意图亚马逊云科技近年来一直在 Amazon SageMaker 套件中快速推出新功能和特性。过去的六年时间里，亚马逊云科技为其增加了超过 290 项新的功能和特性。...在 2022 re:Invent 全球大会上宣布 Amazon SageMaker 推出八项新功能。...IDC，2022 『云上探索实验室』助力开发者在 Amazon SageMaker 上加速 AI 开发看了上面的介绍和例子，是不是有那么点想尝试一下 Amazon SageMaker ？

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使用 vLLM 部署 DeepSeek 模型，并通过 NextChat 打造高性能 ChatBot

本文将详细介绍如何在某逊使用 SageMaker 部署基于 vLLM 的 DeepSeek 模型，并通过 SageMaker Endpoint 对外提供服务。...为什么选择 vLLM 和 SageMaker 进行模型部署？...API 层：通过 SageMaker Runtime 客户端调用 Endpoint，实现实时的流式响应处理。...如何使用 Node.js 调用 SageMaker Endpoint 进行流式响应下面是实现流式响应的核心逻辑：初始化 SageMaker 运行时客户端：通过 SageMakerRuntimeClient..."; // ES Modules importconst ENDPIOINT_NAME = "your_sagemaker_endpoint";const AWS_SAGEMAKER_PARAM = {

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使用托管MLflow解决常见的机器学习挑战

当模型准备好投入生产时，SageMaker 允许无缝部署，SageMaker 模型注册中心会跟踪元数据、参数和性能指标，以帮助确保模型得到彻底的记录和监控。...例如，如果您正在处理欺诈检测模型，任何更新的模型都可以自动部署到 SageMaker，并且可以使用 SageMaker Pipelines 根据传入数据设置重新训练。...SageMaker Pipelines 可用于构建自动重新训练工作流程，方法是提供实时跟踪、使用 SageMaker 模型注册中心进行自动更新以及使用 Amazon SageMaker 和 MLflow...SageMaker中自动化重训练的工作原理使用SageMaker，您可以配置持续监控，当性能指标低于设定阈值时触发重新训练。...在SageMaker上注册模型到托管的MLflow，这会自动将模型与SageMaker模型注册表同步。用最小的停机时间重新部署刷新后的模型。

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加速 Docker 镜像下载：稳定可靠、简洁有效 | 开源日报 No.281

aws/amazon-sagemaker-exampleshttps://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples Stars: 9.7k License: Apache...-2.0 amazon-sagemaker-examples 是展示如何使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型的 Jupyter 笔记本示例。...展示如何使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型官方仓库包含了广泛覆盖 SageMaker 功能的示例社区仓库包含额外的示例和参考解决方案快速设置，需要 AWS 账户、...适当的 IAM 用户和角色设置，以及一个 Amazon SageMaker Notebook 实例和 S3 存储桶示例笔记本可以在 SageMaker Notebook Instances 中自动加载

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亚马逊正在重塑MLOps

随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。...Sagemaker Autopilot 将 AutoML 引入了 AWS，从而消除了 ML 流程中的所有繁重工作。 Sagemaker Experiments 允许你保存和跟踪你的训练实验。...它直接建立在 Sagemaker Studio 上，因此利用了 Studio 的所有强大功能（比如它的数据可视化）。...Sagemaker Pipelines：机器学习流程的 CI/CD 对我来说，这项服务是本年度最重要的运维发布。...3 re:invent 的其他相关内容 Sagemaker Clarify：跨 e2e Sagemaker 工作流的偏见检测。对于 B2C 公司而言这是一大优势。

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使用DPO在SageMaker中定制Nova模型

OpenAI开源GPT模型登陆SageMaker JumpStart平台

AWS SageMaker与S3 Tables革新

亚马逊改进平台SageMaker，更新内置算法和Git集成

AWS SageMaker Studio Lab免费的机器福利利用起来~

使用直接偏好优化在SageMaker AI中定制Nova模型

新入坑的SageMaker Studio Lab和Colab、Kaggle相比，性能如何？

在python中使用SageMaker Debugger进行机器学习模型的开发调试

面向数据科学的AI助手：SageMaker Canvas中的Amazon Q开发者工具

如何用Amazon SageMaker 做分布式 TensorFlow 训练？（千元亚马逊羊毛可薅）

实战教程：在AWS上构建一个情感分析「机器人」

如何通过SageMaker来部署和运行推理

亚马逊正在重塑 MLOps

企业级机器学习实验快速部署指南

AI颠覆前端和原画师？云上探索实验室为你加速AI开发

快来，这有一个探索云上机器学习的机会

使用 vLLM 部署 DeepSeek 模型，并通过 NextChat 打造高性能 ChatBot

使用托管MLflow解决常见的机器学习挑战

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亚马逊正在重塑MLOps

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