Exowatt beats frontier models on accuracy with SageMaker serverless model customization

AWS Machine Learning Purna Sanyal Langue de l'article original : Anglais

Résumé de la publication. Les conditions de AWS Machine Learning ne permettent pas de reproduire l'article en intégralité : retrouvez le texte complet sur le site d'origine.

Résumé de la source (Anglais)

In this post, we show how Exowatt used Amazon SageMaker AI serverless model customization to build a repeatable AI pipeline that produces task-specific fine-tuned models for two deployment targets, edge and cloud, achieving higher accuracy than frontier models at up to 49x lower cost.

Lire l'article complet

aws.amazon.com

Voir sur AWS Machine Learning (nouvel onglet)