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rinna の日本語大規模言語モデルが AWS にワンクリックでデプロイできるようになりました

生成系 AI の発展と共にモデルの規模はどんどん大きくなり、デプロイするためのインフラの選択や設定はますます複雑になっています。 Amazon SageMaker JumpStart は大規模言語モデルを最適な設定、かつワンクリックでデプロイする機能を提供します。 オープンソースコミュニティとの連携を通じ 、AWS はこれまで Meta の Llama2 や TII の Falcon などを JumpStart で提供してきました

Amazon SageMakerのノートブックインスタンスや推論エンドポイントを自動停止・自動削除するLambda

機械学習をあれこれしていると、SageMakerのノートブックインスタンスや推論エンドポイントをしばしば使います。なのですが、ノートブックインスタンスはJupyterを閉じても起動し続けていることを忘れがち、推論エンドポイントは以外と気軽に作れてしまうのでいつの間にか増えがちです。(個人の感想です) 放っておくとかなりのコストがかかってしまうので、これら

Step Functions から Lambda を呼び Jupyter Notebook の実行まで繋げてみる

Step Functions から Lambda を呼び Jupyter Notebook の実行まで繋げてみました。本記事の目的は、Step Functions から Lambda を呼び出し、終了条件を満たすまで待機させるための構成を作る流れを掴んでもらうことです。 Step Functionsの個々のパラメータについて詳しくは触れていません。

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