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Elena Digital López

Creación de Imágenes Personalizadas para Análisis Geoespacial con Amazon SageMaker Distribution en Amazon SageMaker Studio

Amazon ha lanzado una plataforma avanzada de entornos de desarrollo integrados (IDEs) para el aprendizaje automático (ML) a través de SageMaker Studio. Esta plataforma incluye herramientas como JupyterLab, un editor de código basado en Code-OSS, y RStudio, permitiendo a los usuarios gestionar todo el ciclo de desarrollo de ML, desde la preparación de datos hasta la implementación. SageMaker Studio promete

Elena Digital López

Cómo Bria AI Utilizó el Entrenamiento Distribuido en Amazon SageMaker para Modelos de Difusión Latente Comerciales

BRIA AI ha desarrollado recientemente una versión avanzada de su modelo de difusión de texto a imagen, logrando una resolución de 1024 x 1024 píxeles. Este modelo, conocido como BRIA AI 2.0, se entrenó utilizando un extenso conjunto de datos compuesto por petabytes de imágenes licenciadas, procedentes de socios como Getty Images, DepositPhotos y Alamy. Este proceso de entrenamiento de

Elena Digital López

Acelera tus cargas de trabajo de entrenamiento distribuido en IA generativa con el marco NVIDIA NeMo en Amazon EKS

En el acelerado panorama actual de la inteligencia artificial (IA), entrenar grandes modelos de lenguaje (LLMs) presenta desafíos significativos. Estos modelos a menudo requieren recursos computacionales enormes y una infraestructura sofisticada para manejar las vastas cantidades de datos y algoritmos complejos que conllevan. Sin un marco estructurado, el proceso puede volverse prohibitivamente lento, costoso y complejo. Las empresas luchan con

Improve RAG accuracy with fine-tuned embedding models on Amazon SageMaker

Mejora la precisión de RAG con modelos de embedding ajustados en Amazon SageMaker

El paradigma de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) se ha convertido en una herramienta popular para enriquecer los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) con información adicional proveniente de fuentes externas que no estaban presentes en su corpus de entrenamiento. Esta técnica promete incrementar la precisión y relevancia de las respuestas generadas por los

Using Agents for Amazon Bedrock to interactively generate infrastructure as code

Implementación De Agentes En Amazon Bedrock Para La Creación Dinámica De Infraestructura Como Código

En el dinámico mundo de la infraestructura en la nube, Agents for Amazon Bedrock emerge como una propuesta innovadora para aquellos equipos que buscan optimizar sus procesos de infraestructura como código (IaC). Esta herramienta de Amazon está diseñada para automatizar la ingeniería de prompts y la organización de tareas solicitadas por los usuarios. Una vez configurado, el agente construye el

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