Artwork

المحتوى المقدم من Sébastien Stormacq and Amazon Web Services. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Sébastien Stormacq and Amazon Web Services أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

3 ways to deploy your large language models on AWS

40:28
 
مشاركة
 

Manage episode 481599939 series 3636979
المحتوى المقدم من Sébastien Stormacq and Amazon Web Services. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Sébastien Stormacq and Amazon Web Services أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
In this episode of the AWS Developers Podcast, we dive into the different ways to deploy large language models (LLMs) on AWS. From self-managed deployments on EC2 to fully managed services like SageMaker and Bedrock, we break down the pros and cons of each approach. Whether you're optimizing for compliance, cost, or time-to-market, we explore the trade-offs between flexibility and simplicity. You'll hear practical insights into instance selection, infrastructure management, model sizing, and prototyping strategies. We also examine how services like SageMaker Jumpstart and serverless architectures like Bedrock can streamline your machine learning workflows. If you're building or scaling AI applications in the cloud, this episode will help you navigate your options and design a deployment strategy that fits your needs.

With Germaine Ong, Startup Solution Architect ; With Jarett Yeo, Startup Solution Architect

  •   continue reading

    185 حلقات

    Artwork
    iconمشاركة
     
    Manage episode 481599939 series 3636979
    المحتوى المقدم من Sébastien Stormacq and Amazon Web Services. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Sébastien Stormacq and Amazon Web Services أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
    In this episode of the AWS Developers Podcast, we dive into the different ways to deploy large language models (LLMs) on AWS. From self-managed deployments on EC2 to fully managed services like SageMaker and Bedrock, we break down the pros and cons of each approach. Whether you're optimizing for compliance, cost, or time-to-market, we explore the trade-offs between flexibility and simplicity. You'll hear practical insights into instance selection, infrastructure management, model sizing, and prototyping strategies. We also examine how services like SageMaker Jumpstart and serverless architectures like Bedrock can streamline your machine learning workflows. If you're building or scaling AI applications in the cloud, this episode will help you navigate your options and design a deployment strategy that fits your needs.

    With Germaine Ong, Startup Solution Architect ; With Jarett Yeo, Startup Solution Architect

  •   continue reading

    185 حلقات

    كل الحلقات

    ×
     
    Loading …

    مرحبًا بك في مشغل أف ام!

    يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

     

    دليل مرجعي سريع

    حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
    استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
    تشغيل