Tecnología
SageMaker
Evolución en 16 semanas
El momentum semanal se estima con la misma fórmula que el momentum actual: volumen, aceleración respecto a la semana anterior, diversidad de fuentes e impacto.
Relacionadas
AWS ×6Amazon Web Services ×4MLflow ×3Amazon ×2LLM ×1inferencia ×1modelos generativos ×1optimización de modelos ×1XGBoost ×1IAM ×1
Historias
Ray gestionado en SageMaker HyperPod con soporte de Kubernetes
Sistema de monitoreo de modelos para SageMaker con Amazon Quick y Athena
Deepgram integra delegación temporal de IAM en SageMaker para soporte seguro
Interfaz gráfica de AWS para optimización de inferencia de IA generativa
Sistema IA de verificación de calidad de radiografías dentales en tiempo real
AWS publicar solución de monitoreo con Evidently y MLflow para modelos ML
AWS SageMaker Async Inference con payloads en línea
Noticias
AWS integra Ray en SageMaker HyperPod con soporte gestionado en Kubernetes
Amazon anuncia nuevas capacidades de Ray en SageMaker HyperPod que integran el framework de código abierto Ray con la infraestructura de Amazon EKS. Los…
Por qué importaSimplifica significativamente la configuración y operación de cargas distribuidas para entrenamiento e inferencia de modelos, eliminando tareas…
AWS publica arquitectura completa para monitoreo de modelos de IA en producción
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 integra delegación temporal de IAM en SageMaker para soporte seguro sin credenciales persistentes
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…
AWS lanza interfaz para optimizar despliegue de modelos de IA en SageMaker
AWS ha presentado una interfaz gráfica en Amazon SageMaker AI Studio para optimizar la inferencia de modelos generativos sin necesidad de código. Esta UI…
Por qué importaDemocratiza el despliegue eficiente de modelos IA en producción: equipos sin experiencia profunda en infraestructura pueden obtener configuraciones…
Henry Schein One procesa 11 millones de radiografías dentales con verificación IA en tiempo real
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 publica guía de monitoreo de modelos discriminativos con SageMaker y MLflow
AWS ha publicado en su blog de Machine Learning un tutorial completo sobre cómo implementar monitoreo de modelos de clasificación y regresión usando Amazon…
Por qué importaEl monitoreo post-despliegue es crítico para mantener la calidad de modelos ML en producción, donde la precisión degradarse rápidamente por cambios…
AWS integra MLflow con herramientas de optimización de inferencia en SageMaker
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 SageMaker Async Inference permite enviar datos directamente sin S3
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…







