講演内容:
・Datadogが生成AIおよびLLMによって引き起こされる複雑性を
解決する方法
・DatadogのSageMaker統合がすべてのトレーニングおよび推論ノードの
CPU、GPU、メモリ、ネットワーク使用量データなどの
リソースメトリクスにアクセスする方法
・Datadogの新しい2つのOOTBダッシュボードを使用して、モデルの
エンドポイントとジョブをより良く監視する方法。これにより、
顧客はリソース利用率、エラー、およびレイテンシーのメトリクスに関する
洞察を得ることで、即時の価値を実現します。
・ライブQ&Aセッション
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
技術統括本部 パートナーセールスソリューション本部
Partner Sales Solutions Architect
福井 敦 氏
Datadog Japan合同会社
Enterprise Sales Engineer
角田 高彬