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Associe um AWS CodeCommit repositório em um Conta da AWS com o Amazon SageMaker AI Studio Classic em outra conta
Extraia automaticamente conteúdo de arquivos PDF usando o Amazon Textract
Crie um modelo de previsão de inicialização a frio usando o DeepAR para séries temporais no SageMaker Amazon AI Studio Lab
Crie um MLOps fluxo de trabalho usando o Amazon SageMaker AI e o Azure DevOps
Configure o registro de invocação de modelo no Amazon Bedrock usando AWS CloudFormation
Crie uma imagem de contêiner Docker personalizada SageMaker e use-a para treinamento de modelos no AWS Step Functions
Como usar agentes do Amazon Bedrock para automatizar a criação de controles de entrada de acesso no Amazon EKS por meio de prompts baseados em texto
Implemente um caso de uso do RAG AWS usando o Terraform e o Amazon Bedrock
Implante a lógica de pré-processamento em um modelo de ML em um único endpoint usando um pipeline de inferência na Amazon SageMaker
Implemente a validação de segurança de codificação em tempo real usando um servidor MCP com Kiro e outros assistentes de codificação
Desenvolva assistentes avançados baseados em bate-papo com IA generativa usando RAG e prompting ReAct
Desenvolvimento de um assistente totalmente automatizado baseado em chat usando os agentes e as bases de conhecimento do Amazon Bedrock
Documentação do conhecimento institucional usando entradas de voz por meio do Amazon Bedrock e do Amazon Transcribe
Gere recomendações personalizadas e reclassificadas usando o Amazon Personalize
Simplifique os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, do desenvolvimento local aos experimentos escaláveis, usando SageMaker IA e Hydra
Traduza a linguagem natural em consultas DSL para consultas OpenSearch e Elasticsearch
Uso do Amazon Q Developer como um assistente de codificação para aumentar a produtividade
Use o SageMaker processamento para engenharia de recursos distribuídos de conjuntos de dados de ML em escala de terabytes
Visualize os resultados AI/ML do modelo usando o Flask e AWS Elastic Beanstalk
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