ParallelClusterでTrainiumを使ってTanuki-8Bをベースにモデル学習してみた
Insights from the Session「Harness the power of AWS to build game changing applications」 #AA-04 #AWSSummit
[CMP302] Stable Diffusion 用の環境を構築するワークショップに参加してきた #AWSreInvent
[レポート] 機械学習のインスタンスどれ使えばいいの？に答える Chalk Talk セッションに参加してきました #reinvent #AIM407
[速報] 機械学習のトレーニングに最適化されたAWS Traniumチップを搭載したEC2 Trn1インスタンスが発表されました！ #reinvent
[速報] 機械学習に特化したAWSの二つ目のカスタムチップ「Trainium」が発表されました！ #reinvent
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![[CMP302] Stable Diffusion 用の環境を構築するワークショップに参加してきた #AWSreInvent](https://devio2023-media.developers.io/wp-content/uploads/2023/11/eyecatch_reinvent-2023-session-report.png)
![[レポート] 機械学習のインスタンスどれ使えばいいの？に答える Chalk Talk セッションに参加してきました #reinvent #AIM407](https://devio2023-media.developers.io/wp-content/uploads/2022/11/eyecatch_reinvent2022_session-report.png)
![[速報] 機械学習のトレーニングに最適化されたAWS Traniumチップを搭載したEC2 Trn1インスタンスが発表されました！ #reinvent](https://devio2023-media.developers.io/wp-content/uploads/2021/11/eyecatch_reinvent2021_breakingnews.jpg)
![[速報] 機械学習に特化したAWSの二つ目のカスタムチップ「Trainium」が発表されました！ #reinvent](https://devio2023-media.developers.io/wp-content/uploads/2020/11/eyecatch_reinvent-2020-breakingnews-sokuho.jpg)
