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Amazon Cloud Technology推出了新的Pixtral完全管理的无服务器产品

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最新消息,亚马逊云技术宣布,Pixtral大型25.02型号现在可以在亚马逊基岩上正式作为无服务的产品。 Pixtral Glun由Mistral AI开发,是其第一个多模式模型,将先进视力与强有力的语言理解相结合。

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Closing Article Directory 1. Introducing Pixtral Large 2. Description of PixtralLarge

1. Introducing PIXTRAL Large

The Pixtral large model has a 128K context window, making it an ideal option for处理复杂的视觉推断任务。 该模型与MathVista,DOCVQA和VQAV2等重要基准配合得很好,并在文档分析,图表解释和对自然图像的理解中表现出了出色的性能。

更重要的是,Pixtral的大规模模型支持数十种语言,包括英语,法语,西班牙语,意大利语,中文,日本,韩语,葡萄牙语,荷兰语,荷兰语和波兰,并且可用于全球的团队和应用程序。 此外,该模型接受了80多种编程语言的培训,其中包括Python,Java,C,C ++,JavaScript,Bash,Swift和Fortran,并具有强大的代码生成和分析功能。

开发人员特别感激Pixtral Light以代理作为核心采用设计概念,并包含功能呼叫和JSON-Format输出功能,从而使与现有系统集成变得更容易。 该模型也可以与搜索扩展(RAG)应用程序和较大的上下文方案一起使用,以保持高可靠性。

Amazon Bedrock允许用户在不配置或管理基础架构本身的情况下轻松访问更大的PixTral型号。 那个服务器借助较低的体系结构,用户可以灵活地调整使用量表并根据其实际需求付款,从而避免闲置和浪费资源。 同时,您不必担心能力计划。您只需要根据实际使用付款即可。

跨区域推断使在多个亚马逊云技术区域的亚马逊基岩上可用的PixTral大型模型。 此功能允许在不同地理区域访问相同的基本模型(FM),从而确保全球应用程序的高可用性和较低的延迟。 例如,如果在欧洲和美国地区部署了模型,则可以通过各种API端点访问。欧洲使用“ eu.model-id”的终点,美国使用“ us.model-id”。

2。pixtral大型操作效果演示

官方亚马逊云技术解决方案的示例:作为开发人员传教士,塞巴斯蒂安·塔尔马克(SébastienTurmacq)一直在探索使用现代特征来解决现实世界中的问题。 最近,塞巴斯蒂安(Sébastien)的女儿寻求帮助为她的物理考试做准备。这是测试亚马逊基岩匡威API的新多模式特征的绝佳机会。

Sébastien的餐桌上充满了模拟测试文件,上面有复杂的图表,力量和方程式,塞巴斯蒂安的女儿正在考虑回答这些问题的方法。 塞巴斯蒂安(Sébastien)意识到这是多模式功能的理想应用方案,因此他用几个图表和数学符号拍摄了一张困难的测试纸,使用亚马逊基岩匡威API,上传的物理测试材料分析了图像,并询问了解释问题的模型。

下一个场景真的让塞巴斯蒂安和他的女儿感到惊讶。 该模型不仅可以解释图表并标识法语内容和数学符号,而且还提供了每个问题的解释。 当下一个问题要求一个特定的概念时,该模型在整个对话中保持上下文一致性,提供了非常自然和平稳的教练体验。

#ephet多普勒avec une源sonore en rotation

##分析du une consure corpt l'Effet多普勒产生par une source sonore en rotation。 UNESE资料来源:UNESE 1500Hz TONAN SUR UNE TABLE TONANTE DAN LE SENS SENS SENSE ANTISS ANSENS,Déterminer评论LesfréquencessonTperçuseParousParun麦克风固定。 Raproche的来源与Raproche的来源相同。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛ro的数量是以斗牛的形式的毛刺量。毛刺的数量是以毛rap的形式形式的毛ro鼠的数量。毛rch的数量是以紫cro的形式形式的紫s亵量,以刺rap的形式形式,以繁荣形式形式,是以rap的形式形式的,是rap的形式,是rap的形式,是rap的形式,是rap的形式,是一种形式的,是一种依赖于rap的形式。以亵渎的形式形式,以毛刺形式形式,以毛刺形式形式,状,以龙的形式形式,以或dot \ frac {v_ {son}} {v_ {v_ {son} + v_ {source}} $ ##solutionétapeParétape####étape1:分析仪de la sourcelem le sourcela le s le sorcela自己AU麦克风: - 位置A:La SourceSedéplace垂直垂直rigne rigne rigne源膜(Vitesse radiole nulle) - 位置b:laurogen阳性raproche raproche du microphone(vitesseradiolenégative)####étape2:déterteminerl'fhe effer eftser sur efst sur efter efte' donc $ f_a = f_a {来源la source s’éloigne, donc $f_b <f_ {source} $, donc $f_b f_{source} $, donc $f_c> 1500 $hz ### etape Hz – $f_b 1500 $hzdonc: $ f_c> f_a> f_b $ ##结论的建议:$ f_c> f_a> f_b $

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这种互动的美丽是,亚马逊基岩匡威API可以无缝处理多模式输入,而不必担心同时处理图像和文本的复杂性。 此复杂性由API处理,返回结构化响应,从而使一个简单的应用程序直接向用户呈现响应结果。

用SWIF编程语言编写的代码如下,证明Python不是唯一的编程语言选择。

5的计算准确性和准确性。如有必要,请使用数学符号

在清晰部分中使用标题和编号步骤的响应格式化。 “”“ LET System:BedRockruntimeClientTypes.SystemContentBlock = .text(SystemPrompt)

//文本提示和ImagElit user prom =“解决此数学或物理问题。ATA))))

//创建一个用文本和图像的用户消息创建用户消息,都使用content usermessage = bedrockrockruntimeclienttypes.message.message.message(content:[提示,图像],角色:.USER:.USER)

//参数:bedrockruntimeclienttypes.inferenceconfig = .init(maxtokens:4096,温度:0.0)

// ismerenceconfig,ismerenceconfig,ismerenceconfig,ismerenceconfig,ismerenceconfig,message:meadse,modelsID:modelid,system,system:[system)输入)

//流动事件{switch事件{case .messagestart:print(“ ai-Assistant开始流式传输”)

case let .contentblockdelta(deltaevent)://处理文本内容。 Text}}

case .messageStop:print("stream end")//Streamed response auxiliary assistantmessage = bedrockruntimeclienttypes.message(content:[.text(self.streamedResponse)], Role: Role: .ASSISTANT) messages.append(Assistantmessage)

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The此应用程序的渲染效果是:

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“亚马逊云技术提供亚马逊基础护栏图像内容过滤功能”

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