Webber | Pretrain Vision and Large Language Models in Python | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 258 Seiten

Webber Pretrain Vision and Large Language Models in Python

End-to-end techniques for building and deploying foundation models on AWS
1. Auflage 2023
ISBN: 978-1-80461-254-5
Verlag: De Gruyter
Format: EPUB
 Kopierschutz: 0 - No protection

End-to-end techniques for building and deploying foundation models on AWS

E-Book, Englisch, 258 Seiten

ISBN: 978-1-80461-254-5
Verlag: De Gruyter
Format: EPUB
 Kopierschutz: 0 - No protection

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Autoren/Hrsg.

Webber, Emily

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

Table of Contents - An Introduction to Pretraining Foundation Models
- Dataset Preparation: Part One

- Model Preparation
- Containers and Accelerators on the Cloud
- Distribution Fundamentals
- Dataset Preparation: Part Two, the Data Loader
- Finding the Right Hyperparameters
- Large-Scale Training on SageMaker
- Advanced Training Concepts

- Fine-Tuning and Evaluating
- Detecting, Mitigating, and Monitoring Bias
- How to Deploy Your Model
- Prompt Engineering
- MLOps for Vision and Language
- Future Trends in Pretraining Foundation Models

Webber Emily:

Emily Webber is a Principal Machine Learning Specialist Solutions Architect at Amazon Web Services. She has assisted hundreds of customers on their journey to ML in the cloud, specializing in distributed training for large language and vision models. She mentors Machine Learning Solution Architects, authors countless feature designs for SageMaker and AWS, and guides the Amazon SageMaker product and engineering teams on best practices in regards around machine learning and customers. Emily is widely known in the AWS community for a 16-video YouTube series featuring SageMaker with 160,000 views, plus a Keynote at O'Reilly AI London 2019 on a novel reinforcement learning approach she developed for public policy.

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