Individueller Modell-Provider für Strands Agents mit LLMs auf SageMaker
In einem neuen Beitrag wird gezeigt, wie man für Strands Agents einen eigenen Modell-Parser erstellt, wenn die auf SageMaker gehosteten LLMs das Bedrock Messages API‑Format nicht unterstützen. Der Artikel führt Schritt…
- In einem neuen Beitrag wird gezeigt, wie man für Strands Agents einen eigenen Modell-Parser erstellt, wenn die auf SageMaker gehosteten LLMs das Bedrock Messages API‑For…
- Der Artikel führt Schritt für Schritt durch die Bereitstellung von Llama 3.1 mit SGLang auf SageMaker unter Einsatz des Tools awslabs/ml-container-creator.
- Danach wird erläutert, wie ein maßgeschneiderter Parser entwickelt wird, der die Ausgabe des Modells in das von Strands Agents erwartete Format übersetzt und so die Inte…
In einem neuen Beitrag wird gezeigt, wie man für Strands Agents einen eigenen Modell-Parser erstellt, wenn die auf SageMaker gehosteten LLMs das Bedrock Messages API‑Format nicht unterstützen.
Der Artikel führt Schritt für Schritt durch die Bereitstellung von Llama 3.1 mit SGLang auf SageMaker unter Einsatz des Tools awslabs/ml-container-creator.
Danach wird erläutert, wie ein maßgeschneiderter Parser entwickelt wird, der die Ausgabe des Modells in das von Strands Agents erwartete Format übersetzt und so die Integration ermöglicht.
Welche Linse du auf diese Meldung legen solltest
Dieses Thema ist relevant, weil es zeigt, wie sich KI-Produkte, Modelle oder Rahmenbedingungen in der Praxis verschieben.
Achte zuerst darauf, was sich fuer Nutzer, Builder oder Unternehmen konkret veraendert und ob daraus ein nachhaltiger Trend entsteht.