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教程
示例
Hugging Face 部落格
- 使用 Amazon SageMaker 輕鬆部署 Hugging Face 模型
- Hugging Face 與 AWS 合作，讓 AI 更易於訪問
- 面向 Amazon SageMaker 的 Hugging Face LLM 推理容器介紹
- Hugging Face 文字生成推理服務現已支援 AWS Inferentia2
- 使用您的 AWS 賬戶訂閱企業中心 (Enterprise Hub)
- 從 Hugging Face 在 AWS Inferentia2 上部署模型
- 面向 Amazon SageMaker 的 Hugging Face Embedding 容器介紹
- 使用 Amazon Bedrock 部署 Hugging Face 模型
AWS 部落格
- AWS：擁抱 Hugging Face 的自然語言處理
- AWS 和 Hugging Face 合作簡化並加速自然語言處理模型的採用
- AWS 和 Hugging Face 合作，讓生成式 AI 更易於訪問且更具成本效益
- 將 Amazon Bedrock 工具與 Amazon SageMaker JumpStart 模型結合使用
- 在 Amazon SageMaker JumpStart 上使用 FAISS 部署 RAG 應用程式
- 使用 AWS Inferentia2 以經濟高效的方式微調和託管 SDXL 模型
- 在 Amazon SageMaker AI 上使用 Medusa-1 將 LLM 推理速度提升約 2 倍
- 使用 Hugging Face TGI 在 Amazon SageMaker AI 上最佳化託管 DeepSeek-R1 蒸餾模型
影片
- 逐步教程：端到端文字分類
- 在 Amazon SageMaker 上使用 Hugging Face 模型
- 將 Hugging Face Transformers 模型從 S3 部署到 Amazon SageMaker
- 將 Hugging Face Transformers 模型從模型中心部署到 Amazon SageMaker
- 在 Amazon SageMaker 上使用 Hugging Face 進行訓練
- 在 Amazon SageMaker 上使用 Hugging Face 進行託管
- Amazon SageMaker 上的 Hugging Face 簡介
外部文件
- AWS 上的 Hugging Face
- Amazon SageMaker 關於 Hugging Face 的文件
- Python SDK SageMaker 關於 Hugging Face 的文件
- 深度學習容器
- LLM 託管容器