AWS Machine Learning Blog· Kiowa Jackson·· 5 時間前
SageMaker SDK v3でエッジのフリート全体のコンピュータビジョンモデルのライフサイクルを管理
Fleet-wide computer vision lifecycle at the edge with SageMaker SDK v3
AI による要約
AWSはSageMaker Python SDK v3に基づくフリート全体のコンピュータビジョンモデルのライフサイクル管理ソリューションを発表した。非推奨となったSageMaker Edge Managerに代わり、SageMaker Neoでエッジ最適化を行う。
入選の記録
基準 60公式・一次情報1 回目 342 回目 34
入選せず二回の合計 68 < 基準の 2 倍 120
- 情報源の区分
- 公式・一次情報、この区分の基準は 60 点
- 予備審査
- 通過：SageMaker边缘视觉模型全生命周期教程
採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。
情報源：AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com