Noticias etiquetadas con «AWS SageMaker»
23 noticias
AWS ha añadido capacidades de control de ubicación (SchedulingConfig) a los Componentes de Inferencia de SageMaker, permitiendo distribuir copias de modelos de…
Por qué importaLas empresas que despliegan modelos de IA en producción necesitan garantizar disponibilidad ante fallos de instancias y zonas completas; esta mejora…
AWS ha lanzado la versión 3 del SageMaker Python SDK, que rediseña el modo script unificando las clases ModelTrainer y ModelBuilder. El cambio principal es la…
Por qué importaPara equipos que desarrollan modelos de ML en AWS, esta versión reduce significativamente el ciclo de iteración al eliminar la reconstrucción de…
AWS ha publicado un artículo técnico sobre optimización de datos para fine-tuning supervisado (SFT), cubriendo evaluación de disponibilidad de datos con curvas…
Por qué importaPara empresas que personalizan modelos con sus datos, entender cuándo es suficiente datos y cómo optimizar la calidad es crítico para controlar…
OneAdvanced, proveedor de software empresarial del Reino Unido con 10.000+ clientes, ha construido una plataforma de IA soberana en AWS alojando Llama 4…
Por qué importaDemuestra un patrón operacional viable para empresas en sectores regulados que necesitan IA de capacidad empresarial sin traspasar fronteras de…
AWS ha lanzado el complemento SageMaker AI Spaces para Amazon EKS, que permite ejecutar entornos gestionados de JupyterLab y Code Editor directamente en…
Por qué importaPara equipos de data science y ML, elimina la fricción de cambiar entre el entorno de desarrollo interactivo y el cluster de producción donde se…
AWS lanzó en el SageMaker Python SDK v3 (versión 3.17.0 o superior) nuevas capacidades de recomendación automática de despliegue para modelos generativos de…
Por qué importaAutomatiza un proceso laborioso (prueba manual de múltiples tipos de instancia y configuraciones) que antes requería pasar por AWS SageMaker Studio o…
AWS ha publicado en su blog un sistema de monitoreo de modelos (inference meta-monitoring) para endpoints de SageMaker que integra Amazon Athena, Amazon Quick…
Por qué importaLa mayoría de equipos de ML solo detectan problemas de modelos cuando ya afectan al negocio; este sistema ofrece un marco práctico y reproducible…
Deepgram ha integrado la nueva capacidad de delegación temporal de AWS IAM en sus modelos de speech AI alojados en Amazon SageMaker, permitiendo que los…
Por qué importaPara empresas que despliegan IA en AWS bajo sus propias cuentas (data residency, compliance), el soporte remoto seguro es crítico. Esta solución…
Amazon SageMaker AI ha lanzado capacidades de personalización sin servidor para los modelos Nemotron 3 de NVIDIA, comenzando con Nemotron 3 Nano (30B…
Por qué importaEsta novedad reduce significativamente la barrera técnica y operacional para que empresas medianas y grandes adapten modelos de alto rendimiento a…
Henry Schein One ha implementado Image Verify, un sistema de verificación de calidad de radiografías dentales basado en inteligencia artificial sobre Amazon…
Por qué importaResuelve un problema operativo crucial en clínicas dentales: el 20% de las reclamaciones de seguros se deniegan inicialmente por mala calidad de…
AWS ha publicado una guía técnica co-escrita con Unsloth sobre cuatro patrones para desplegar modelos de lenguaje cuantizados en su infraestructura. La…
Por qué importaPara equipos de operaciones y DevOps, la cuantización es crítica porque reduce radicalmente los costes de inferencia: un modelo de 8 mil millones de…
AWS ha añadido integración nativa de MLflow a los trabajos de optimización de inferencia y benchmarking en Amazon SageMaker AI. La integración permite…
Por qué importaPara equipos que despliegan modelos generativos, reduce el tiempo de toma de decisiones en configuración de instancias, paralelismo y técnicas de…
AWS ha publicado una guía técnica sobre mejores prácticas para entrenar agentes de refuerzo multi-turno en Amazon SageMaker AI, enfocada en tareas como…
Por qué importaLos agentes multi-turno requieren coordinación de múltiples pasos dependientes y el entrenamiento por refuerzo tradicional puede optimizar la…
AWS ha publicado en su blog de Machine Learning un tutorial detallado sobre cómo desplegar BoltzGen, un modelo generativo basado en difusión para diseño de…
Por qué importaEste tutorial reduce significativamente la fricción operativa en investigación de proteínas de alto rendimiento, permitiendo que laboratorios…
AWS ha publicado un tutorial técnico en su blog de Machine Learning sobre cómo optimizar el entrenamiento de modelos grandes en Amazon SageMaker AI utilizando…
Por qué importaPara equipos que entrenan modelos grandes, la disponibilidad de Blackwell en SageMaker abre oportunidades concretas para reducir costes de…
AWS publica una solución práctica para desplegar SeedVR2, modelo de restauración de vídeo de código abierto desarrollado por ByteDance, en Amazon SageMaker AI…
Por qué importaLas organizaciones con bibliotecas de contenido en baja resolución pueden mejorar la calidad sin reprocesar, reduciendo costos de infraestructura y…
AWS publica un tutorial sobre cómo desplegar flujos de trabajo de ComfyUI (herramienta de generación de imágenes con IA) en SageMaker AI processing jobs. La…
Por qué importaPermite a empresas automatizar la generación de contenido visual a escala sin intervención manual de diseñadores, reduciendo tiempos de producción de…
Amazon Web Services ha añadido más de 100 métricas detalladas de observabilidad a SageMaker para monitorear endpoints de inferencia de modelos de IA…
Por qué importaPara equipos de MLOps y SRE que operan modelos LLM en producción a escala, identificar rápidamente si un pico de latencia P99 es por presión de…
AWS ha lanzado soporte de payloads en línea para Amazon SageMaker AI Async Inference, permitiendo a los clientes enviar datos de inferencia directamente en el…
Por qué importaSimplifica significativamente la arquitectura de inferencia asincrónica al eliminar un salto de red, reducir dependencias de S3, disminuir costes de…
AWS anuncia container image caching en Amazon SageMaker AI, una capacidad que reduce la latencia de escalado de modelos generativos hasta un 50% al eliminar la…
Por qué importaPara empresas que ejecutan modelos generativos en producción, el tiempo de escalado es crítico para mantener latencia baja en picos de demanda. Esta…
AWS ha desarrollado y publicado P-EAGLE (Parallel-EAGLE), un método de decodificación especulativa que paraleliza completamente la generación de tokens de…
Por qué importaPara empresas que ejecutan LLMs en producción, esta optimización reduce latencia e incrementa throughput sin cambios de código ni gestión de kernels…
AWS ha publicado un tutorial técnico mostrando cómo realizar inferencia de aprendizaje automático en Amazon SageMaker AI utilizando cifrado completamente…
Por qué importaPara sectores regulados (sanidad, energía, telecomunicaciones), la capacidad de ejecutar modelos ML en la nube mientras los datos permanecen…
AWS anuncia la disponibilidad del modelo NEXUS de Fundamental en Amazon SageMaker JumpStart, un modelo foundation (FM) especializado en predicción sobre datos…
Por qué importaLas predicciones sobre datos tabulares son críticas en empresas (ERP, CRM, bases de datos relacionales), pero los enfoques actuales requieren 3-6…
