Aus dem Kurs: Datenanalyse mit KI
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Amazon SageMaker (AWS) und Azure AI
Aus dem Kurs: Datenanalyse mit KI
Amazon SageMaker (AWS) und Azure AI
Sie haben also gesehen, dass Sie mit Hugging Face Zugriff haben auf eine Vielzahl an Open Source Technologien und NLP-Modelle, wie zum Beispiel das Llama 3.3 Modell. Sie können einfach hier auf 'Use this model' klicken und Transformers. Und mit diesen Codes können Sie also das Ganze in Ihrem Notebook einbinden, damit arbeiten und das Modell auch feintunen. Sie können auch auf 'Deploy' klicken, sehen dann hier die Möglichkeiten mit Amazon Sagemaker, Azure ML oder Google Cloud. Das bedeutet also, dass ein trainiertes Modell hier also bereitgestellt werden kann, und zwar in einer produktiven Umgebung, zum Beispiel eben hier über Amazon Sagemaker. Hier sehen Sie auch noch mal den Code. Was ist Amazon Sagemaker? Das ist auch eine Plattform, die Sie nutzen können, speziell für das schnelle Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen. Hier werden auch zahlreiche Frameworks also unterstützt. Sehen Sie auch hier auf der Webseite, wie also Tensorflow, Pytorch und scikit_learn. Und es…
Üben mit Projektdateien
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Inhalt
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(Gesperrt)
Anaconda Assistant in Jupyter Notebook verwenden5 Min. 13 Sek.
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Google Colab als cloudbasierte Plattform für ML mit GPUs5 Min. 3 Sek.
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Mit Kaggle Notebooks arbeiten1 Min. 35 Sek.
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Deepnote als cloudbasierte Notebook-Plattform nutzen3 Min. 23 Sek.
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Hugging Face-Modelle, Datasets und Spaces kennenlernen2 Min. 56 Sek.
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(Gesperrt)
Amazon SageMaker (AWS) und Azure AI1 Min. 56 Sek.
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