Verwandeln Sie führende Modelle in Experten in Ihrer Domain.
Passen Sie Modelle schneller an Ihre Daten an, um die Genauigkeit zu verbessern und die Kosten zu senken, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.
Die Anpassung von Modellen ist schwierig. Wir haben sie vereinfacht.
An welcher Stelle bleibt Ihr Modell hängen?
Die meisten Modelle tappen in dieselben Fallstricke: Die Ausgabequalität verschlechtert sich, die KI-Kosten steigen und die Antworten lassen auf sich warten. Erfahren Sie, wie SageMaker AI diese löst.
Schneller anpassen
Jeder Schritt kostet Zeit und Ihre Modelleinführung verzögert sich. Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Agentenfertigkeiten schneller zur Produktion gelangen.
Die richtige Technik wählen
Jede Technik passt zu einer anderen Aufgabe, was die Auswahl erschwert. Erfahren Sie, wie Sie den richtigen Ansatz für Ihren Workload finden.
Die Leistungsfähigkeit Ihres Modells beweisen
Es ist schwer zu wissen, ob Ihr benutzerdefiniertes Modell besser ist als ein Basismodell. Vergleichen Sie Genauigkeit, Latenz und Kosten anhand Ihrer Daten.
Beweisen Sie, dass benutzerdefinierte Modelle generischen Modellen überlegen sind
Für Ihre Domain entwickeln
Proprietäre Modelle kennen Ihre Domain nicht gut genug, um Ihre Probleme zu lösen. Nova Forge integriert Ihre Daten, ohne alles andere außer Acht zu lassen.
Erfahren Sie, wie Teams die Genauigkeit verbessern, Kosten senken und schneller vorankommen
5 einfache Schritte zur Modellanpassung
Wählen Sie ein Modell und eine Technik aus. Bringen Sie Ihre Daten mit. Trainieren und evaluieren Sie in Ihrem AWS-Konto. Stellen Sie auf Bedrock oder SageMaker AI bereit.
Mit der Anpassung von Modellen in großem Maßstab beginnen
Amazon SageMaker AI
Greifen Sie auf über 20 Open-Weight-Modelle und Amazon Nova mit Serverless-Techniken, integrierter Evaluierung und einem kontrollierten Produktionspfad zu.
Amazon SageMaker AI JumpStart
Suchen und vergleichen Sie Open-Weight-Modelle an einem Ort. Anschließend können Sie mit wenigen Klicks die Feinabstimmung und Bereitstellung mit Ihren eigenen Daten durchführen.
Häufig gestellte Fragen
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