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How Amazon scaled Rufus by building multi-node inference using AWS Trainium chips and vLLM

Amazon Escala Rufus: Construyendo Inferencia Multi-Nodo Con Chips AWS Trainium y...

Elena Digital López - 0
A Jupyter-driven workflow that loads data, expands book interest prompts via vLLM, encodes them with sharded encoders using NxD on Amazon EC2 Trn1, and builds FAISS indexes for multiple LLM and encoder variations.

Optimiza Recomendaciones de Inicio Rápido con vLLM en AWS Trainium

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Cost-effective AI image generation with PixArt-Sigma inference on AWS Trainium and AWS Inferentia

Generación de Imágenes AI Rentable con Inferencia PixArt-Sigma en AWS Trainium...

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Generación de Imágenes con IA Rentable: Inferencia de PixArt-Σ en AWS...

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PEFT fine tuning of Llama 3 on SageMaker HyperPod with AWS Trainium

Optimización PEFT de Llama 3 en SageMaker HyperPod con AWS Trainium

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Enhanced observability for AWS Trainium and AWS Inferentia with Datadog

Observabilidad Mejorada Para AWS Trainium e Inferentia con Datadog

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Deploy Meta Llama 3.1 models cost-effectively in Amazon SageMaker JumpStart with AWS Inferentia and AWS Trainium

Despliega Modelos Meta Llama 3.1 de Manera Económica en Amazon SageMaker...

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Unlocking Japanese LLMs with AWS Trainium: Innovators Showcase from the AWS LLM Development Support Program

Desbloqueando LLMs Japoneses con AWS Trainium: Innovaciones del Programa de Soporte...

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