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FastAPI、AWS Lambda、およびAWS CDKを使用して、大規模言語モデルのサーバーレスML推論エンドポイントを展開します

データサイエンティストにとって、機械学習（ML）モデルを概念実証から本番環境へ移行することは、しばしば大きな課題を提供します主な課題の一つは、良好なパフォーマンスを発揮するローカルトレーニング済みモデルをクラウドに展開して、他のアプリケーションで使用することですこのプロセスを管理することは手間がかかる場合がありますが、適切なツールを使用することで、...

線形回帰の理論的な深堀り

多くのデータサイエンス志望のブロガーが行うことがあります線形回帰に関する入門的な記事を書くことですこれは、この分野に入る際に最初に学ぶモデルの1つであるため、自然な選択肢です...

Btechの後に何をすべきですか？このよくある質問は、最終学年や最近卒業した学生にとって悩みの種です。多くの人々が従来のキャリアパスを選ぶ一方、一部の人々は新しい分野でのキャリアを研究し探求することを決めます。より多くの選択肢を探索し、スキル開発に重点を置き、継続的な学習、進化する技術について常に最新情報を得ることにより、個人は速いペースのBtechの後の旅で成功することができます。この記事では、Btechの後の最良のキャリアオプションについて説明しています。 Btech卒業生の従来のキャリアパスエンジニアの仕事ソフトウェアエンジニア/開発者：コンピューターサイエンスのBTechを持つソフトウェアエンジニアは、オンラインやモバイルアプリ、データベース管理、ソフトウェアアーキテクチャの開発に参加します。ハードウェアエンジニア：ハードウェアエンジニアは、コンピューターハードウェアコンポーネントを作成、開発、テストし、最適な動作を確保します。機械エンジニア：製品設計、ロボット、産業機械など多様な産業で機械システムを開発、分析、構築します。電気エンジニア：電力発電、エレクトロニクス、通信、再生可能エネルギーシステムを計画、開発、維持します。土木エンジニア：建設、構造の安全性、環境持続性を維持しながら、インフラプロジェクトの計画、設計、構築、維持を行います。宇宙航空エンジニア：航空機、宇宙船、関連技術の設計、開発、テストの責任を担います。化学エンジニア：石油化学、医薬品、環境工学、材料科学など、幅広い産業でプロセスを作成、管理します。環境エンジニア：環境保護、持続可能性、廃棄物管理のソリューションを提供し、規制に適合します。大学院研究と研究 MTechまたはME： BTech卒業生は、MTechまたはMEなどの大学院課程を追求することができます。これらには研究の可能性、高度なコースワーク、エンジニアリングの専門分野が含まれます。 MS： BTech卒業生は、研究、コースワーク、協力、論文の達成に焦点を当てた工学のMaster…

アルトコインへの投資：暗号市場の包括的ガイド

アルトコインとは、ビットコインの後に登場した他の暗号通貨のことですこれらのデジタル通貨は、分散型ブロックチェーン技術を介して運営され、先駆的な暗号通貨であるビットコインとは異なる用途を提供しています「アルトコイン」という用語は、暗号空間で数年間使用されており、ビットコインを除く多数の暗号通貨を指します… アルトコインへの投資：暗号市場の包括的ガイド詳細はこちら»

将来のPythonバージョン（3.12など）に一般のユーザーに先駆けてアクセスする方法

Python 3.12などの将来のバージョンを群衆より先にインストールしてテストする方法についてのチュートリアルで、新しい機能を体験して競争上の優位性を獲得する方法

マルチヘッドアテンションを使用した注意機構の理解

はじめに Transformerモデルについて詳しく学ぶ良い方法は、アテンションメカニズムについて学ぶことです。特に他のタイプのアテンションメカニズムを学ぶ前に、マルチヘッドアテンションについて学ぶことは良い選択です。なぜなら、この概念は少し理解しやすい傾向があるためです。アテンションメカニズムは、通常の深層学習モデルに追加できるニューラルネットワークレイヤーと見なすことができます。これにより、重要な部分に割り当てられた重みを使用して、入力の特定の部分に焦点を当てるモデルを作成することができます。ここでは、マルチヘッドアテンションメカニズムを使用して、アテンションメカニズムについて詳しく見ていきます。学習目標アテンションメカニズムの概念マルチヘッドアテンションについて Transformerのマルチヘッドアテンションのアーキテクチャ他のタイプのアテンションメカニズムの概要この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。アテンションメカニズムの理解まず、この概念を人間の心理学から見てみましょう。心理学では、注意は他の刺激の影響を除外して、イベントに意識を集中することです。つまり、他の注意を引くものがある場合でも、私たちは選択したものに焦点を合わせます。注意は全体の一部に集中します。これがTransformerで使用される概念です。彼らは入力のターゲット部分に焦点を当て、残りの部分を無視することができます。これにより、非常に効果的な方法で動作することができます。マルチヘッドアテンションとは？マルチヘッドアテンションは、Transformerにおいて中心的なメカニズムであり、ResNet50アーキテクチャにおけるskip-joiningに相当します。場合によっては、アテンドするべきシーケンスの複数の他の点があります。全体の平均を見つける方法では、重みを分散させて多様な値を重みとして与えることができません。これにより、複数のアテンションメカニズムを個別に作成するアイデアが生まれ、複数のアテンションメカニズムが生じます。実装では、1つの機能に複数の異なるクエリキー値トリプレットが表示されます。出典：Pngwing.com 計算は、アテンションモジュールが何度も反復し、アテンションヘッドとして知られる並列レイヤーに組織化される方法で実行されます。各別のヘッドは、入力シーケンスと関連する出力シーケンスの要素を独立して処理します。各ヘッドからの累積スコアは、すべての入力シーケンスの詳細を組み合わせた最終的なアテンションスコアを得るために組み合わされます。数式表現具体的には、キーマトリックスとバリューマトリックスがある場合、値をℎサブクエリ、サブキー、サブバリューに変換し、アテンションを独立して通過させることができます。連結すると、ヘッドが得られ、最終的な重み行列でそれらを組み合わせます。学習可能なパラメータは、アテンションに割り当てられた値であり、各パラメータはマルチヘッドアテンションレイヤーと呼ばれます。以下の図はこのプロセスを示しています。これらの変数を簡単に見てみましょう。Xの値は、単語埋め込みの行列の連結です。行列の説明クエリ：シーケンスのターゲットについての洞察を提供する特徴ベクトルです。クエリは、何がアテンションを必要としているかをシーケンスに要求します。キー：要素に含まれるものを説明する特徴ベクトルです。クエリによってアテンションが与えられ、要素のアイデンティティを提供します。値:…

「Kingsletter」で3Dで楽しむシェルの祝賀を今週の「NVIDIA Studio」で

エディター注：この記事は、弊社の毎週のNVIDIA Studioシリーズの一部であり、注目のアーティストを紹介し、創造的なヒントとトリックを提供し、NVIDIA Studioテクノロジーが創造的なワークフローを改善する方法を示しています。また、新しいGeForce RTX 40シリーズGPUの機能、技術、リソースについて、コンテンツ作成を劇的に加速する方法についても詳しく説明しています。キングスレターという名前の実力のある3DアーティストであるAmir Anbarestani氏は、今週NVIDIA Studioで彼のスペースタートルのシーンを作成するのを「シェル・オブ・ア・グッド・タイム」と語っています。キングスレター氏は、常に3Dアートに魅了されていたと言います。幼少期から、没入型の環境を探求したり、作り出したりすることが好きでした。プラスチシン（プラスチックのような粘土）で遊んだり、鉛筆画を描いたりすることで、自己表現の本能は常に広大な3Dの領域で共感を見出していました。 MSIクリエイターZ17HXと共にスペースタートルを@AustraliaMSI & @NVIDIAStudioから提供 NVIDIA Studioドライバーで創造力を解き放ちましょう！こちらから入手できます：https://t.co/idJlWgb8UX pic.twitter.com/Ff6Y6RfQp4 — King’s Letter (@TheKingsletter) April 28, 2023 以下では、彼がZBrush、Adobe…

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FastAPI、AWS Lambda、およびAWS CDKを使用して、大規模言語モデルのサーバーレスML推論エンドポイントを展開します

線形回帰の理論的な深堀り

Btech卒業後に何をすべきですか？

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Google Cloudを使用してレコメンドシステムを構築する

あらゆる種類の分子との相互作用を理解する新しいAIモデルによって、タンパク質デザインの領域での境界を打破する

METAのHiera：複雑さを減らして精度を高める

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