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Earth.comとProvectusがAmazon SageMakerを使用してMLOpsインフラストラクチャを実装する方法

このブログ記事は、ProvectusのMarat AdayevとDmitrii Evstiukhinと共同で執筆されました機械学習（ML）モデルが本番環境に展開され、ビジネス上の意思決定に活用される場合、課題はしばしば複数のモデルの運用と管理にあります機械学習運用（MLOps）はこの問題の技術的な解決策を提供し、組織が管理するのを支援します[…]

NVIDIA H100 GPUがMLPerfベンチマークのデビューで生成型AIの標準を設定

主要のユーザーと業界標準のベンチマークによれば、NVIDIAのH100 Tensor Core GPUは特に生成型AIを駆動する大規模言語モデル（LLMs）において、最高のAIパフォーマンスを提供しています。 H100 GPUは、最新のMLPerfトレーニングベンチマークのすべての8つのテストで新記録を樹立し、生成型AIの新しいMLPerfテストでも優れた性能を発揮しました。この優れた性能は、単一のアクセラレータあたりの性能だけでなく、大規模サーバーでの性能も提供されています。たとえば、スタートアップのInflection AIとGPUアクセラレートワークロードに特化したクラウドサービスプロバイダーであるCoreWeaveが共同開発した3,584台のH100 GPUを搭載した商用クラスターでは、GPT-3ベースの大規模トレーニングベンチマークを11分以下で完了しました。「当社のお客様は、数千のH100 GPUが高速で低レイテンシのInfiniBandネットワーク上で稼働しているため、現在スケールで最先端の生成型AIおよびLLMを構築しています。」と、CoreWeaveの共同設立者でありCTOであるブライアン・ベンチュロ氏は述べています。「NVIDIAとの共同MLPerfサブミッションにより、お客様が享受できる優れたパフォーマンスが明確に示されました。」本日利用可能な最高のパフォーマンス Inflection AIは、そのパフォーマンスを活用して、パーソナルAI「Pi」の先進的なLLMを構築しました。同社はAIスタジオとして、ユーザーが簡単で自然な方法で対話できるパーソナルAIを作成します。「当社の最先端の大規模言語モデルは、CoreWeaveの強力なH100 GPUネットワークでトレーニングされたものであり、誰でも今日からパーソナルAIの力を体験できます。」と、Inflection AIのCEOであるムスタファ・スレイマン氏は述べています。 2022年初頭にMustafaとDeepMindのKarén Simonyan、Reid Hoffmanが共同設立したInflection AIは、NVIDIA GPUを使用して世界で最大のコンピューティングクラスターの1つを構築するためにCoreWeaveと協力することを目指しています。トップパフォーマンスが利用可能にこれらのユーザー体験は、今日発表されたMLPerfベンチマークで示されたパフォーマンスを反映しています。…

Twitterの後

問題を抱えたTwitterに挑戦するために、新しいソーシャルアプリが現れている

モデルオプスとは何ですか？

モデルオプスは、使用中のモデルを管理および実行するための手順と機器の集合ですMLチームはDevOpsチームと協力し、各モデルを本番環境に展開します

データランドスケープの進化

この記事は進化の物語を進化パターンの観点からデータ空間で追跡します進化の旅路の重要なマイルストーン、その達成、課題、それらの課題を解決した次のマイルストーンの状態について語りますこの記事はビジネスと技術の両面からの観点で書かれています...

Data Engineering

アーティストやクリエイターにとって最高のAIツール（2023年）

Otter.AI Otter.aiは、効率的なミーティングや会話の録音と記述を行うためのAIパワードプラットフォームです。自動音声認識を使用して、リアルタイムで暗号化され、簡単にアクセス可能で共有可能なノートを任意の議論から書き留めます。Otterは、Zoom、Microsoft Teams、Google Meetなどの一般的なプラットフォームで即座にミーティングに出席して録音することができます。私たちは、簡単に共有でき、重要なトピックを強調し、責任を割り当てる要約を作成します。Otterは、ビジネス、教育、個人の文脈で使用されているiOS、Android、Chromeの時間節約アプリです。精度、適応性（異なるスピーカーからの転写が可能）、時間節約の自動スライドキャプチャ機能に高い評価を受けています。 Runway 人工知能（A.I.）がRunwayを駆動する、コンテンツ作成プラットフォームで、人々がコンテンツを公開、編集、協力できるようにします。無制限の写真、テキストから画像の生成、消去と置換、テキストからカラーグレーディング、スーパースローモーション、A.I.トレーニングなど、AIが駆使された革新的な機能があります。グリーンスクリーン、インペインティング、モーショントラッキングは、ビデオ編集の機能の一部です。Runwayは、コンテンツ作成とビデオ編集の骨の折れる作業を効率化し、ユーザーが最終製品に完全に決定権を持つようにします。ソフトウェアには、安全に作曲、リソース、プロジェクトデータを共有するためのツールも含まれています。さらに、Runwayは、数分で変更できる専門的にデザインされたテンプレートの大規模なライブラリにアクセスできるようにしています。 DreamStudio DreamStudioは、テキストに基づいて画像を生成するために人工知能を使用するコンピュータプログラムです。プラットフォームは、高品質の画像を作成する能力でよく知られているStable Diffusionと呼ばれる生成対抗ネットワーク（GAN）技術を使用しています。DreamStudioの多くの有用な機能は、アーティストやデザイナーにとって優れたリソースとなっています。テキストの説明から画像を作成する、インスピレーションとしての画像のインポート、スタイルバリアントの探索などが利用可能です。組み込みのアーカイブにより、ユーザーは以前の貢献を振り返ることができます。DreamStudioは、まだ開発初期の段階ではありますが、クリエイティブなタイプの間で人気が急速に高まっています。このプラットフォームは、画像作成プロセスを根本的に変える可能性があるため、注目されています。 Synthesia Synthesiaは、A.I.ビデオを生成するためのプラットフォームで、A.I.ビデオを簡単かつ低コストで作成することができます。編集プログラムに触れることなく、誰でも本物の人物が主演のプロフェッショナルなビデオを作成できるブラウザ拡張機能です。 Synthesiaには、85種類以上の異なるタイプのA.I.アバター、120種類の異なる言語と方言、55種類の事前設計されたテンプレート、独自のA.I.アバターの作成が可能です。このプラットフォームには、カスタマーサポートや製品マーケティング映像から新しい従業員向けの内部トレーニング映像まで、さまざまな用途があります。 Synthesiaは、ビデオ制作コストを最大80％削減できる能力を持つため、様々な規模の30,000以上の企業が信頼しています。 Raw Shorts Raw Shortsは、テキストからビデオを作成するクリエイターや、Webやソーシャルメディア向けの説明映像、アニメーション、プロモーション映像を作成するためのテキスト-to-videoクリエーターと人工知能によるビデオエディターを提供することで、組織が作成を支援します。機械学習技術を使用して、脚本を読み取り、プロットポイントを抽出して適切なメディアを見つけます。任意のWebブラウザからアクセスできるプラットフォームには、テキストtoスピーチ、ダイナミックグラフィック、100万以上のメディアファイルなどの高度なツールが備わっています。A.I.があなたの映画の初期カットを生成し、ドラッグアンドドロップエディターで細かく調整して、望むように見せることができます。Capital One、American Airlines、Coca-Cola、IBM、Ocean Spray、Nielsen、Sony、Pfizerなどの有名企業が、Raw Shortsを信頼しています。 Murf AI Murf…

データ管理とは何か、そしてなぜ重要なのか？

イントロダクションデータは、ある意味でビジネス界においてすべてです。少なくとも、データ分析、予測、そして適切に計画を立てることなしに世界を想像するのは難しいです！Cレベルのエグゼクティブの95%がビジネス戦略にデータが必要不可欠だと考えています。結局のところ、より深い知識が必要で、より大きな可能性を引き出し、意思決定を改善するためには、どの組織も知っておく必要があります。しかし、すべてを手に入れるには、この中でデータ管理の欠かせない役割を理解する必要があります。データ管理とは何か？それについてすべて知るために読み続けてください！組織におけるデータ管理とは何ですか？データ管理とは、組織のデータ分析業務に必要なデータの収集、整理、変換、および保存です。このプロセスは、様々な目的、例えば洞察を得たり、マーケティングキャンペーンを計画するためのクリーンできちんと管理されたデータのみを保証します。データが見つけやすく、視覚化や微調整ができる場合、組織は具体的な洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。主要なコンポーネントと目標効果的なデータの取り扱いと制御は、データ管理のいくつかのコンポーネントと目標の結果です。各要因が特定の計画や次の行動を促進するようになっています。だから、あなたがそれが何であるかを知っているなら、次に、実践を導入するさまざまな側面と目標があります：データ品質データの品質と正確性を保証することは、主要な目的の1つです。これには、データを検証しクレンジングするためのプロセスとコントロールを実装し、エラーを特定して修正し、一貫性のないレコードを排除することが含まれます。高いデータ品質基準は、正確な情報の信頼性を強化し、意思決定、報告、および分析を支援します。データセキュリティデータ管理の目的について答えることができないのは、セキュリティについて言及しないことです。認可されていないアクセス、侵害、および損失からのデータ保護は、データ管理の重要な目的です。これには、暗号化、ユーザー認証、アクセス制御、およびデータバックアップ戦略などのセキュリティ対策が含まれます。データを保護することで、組織は顧客の信頼を維持し、データ保護規制に準拠し、潜在的なリスクに対処できます。データガバナンスデータガバナンスとは、組織内のデータ資産の総合的な管理と制御を意味します。データを管理するための役割、責任、およびプロセスを定義するためのポリシー、手順、およびフレームワークを確立することを目的としています。データガバナンスを実践している組織は、そうでない組織よりも42％自信があります。これには、データの所有権を定義し、データ基準を確立し、規制に準拠することが含まれます。データアクセシビリティデータ管理では、認可されたユーザーがデータに簡単にアクセスできるようにすることに重点が置かれています。組織は、効率的なデータストレージと取得のメカニズムを確立し、データアーカイブとバックアップ戦略を実装し、データインフラストラクチャとシステムを最適化して、利用可能性とアクセシビリティを簡単にします。これにより、運用効率が向上し、意思決定が改善されます。データ管理ライフサイクルデータ管理ライフサイクルとは、異なる段階でデータを管理することです。データの最大の可能性を引き出すためのさまざまなプラクティスをカバーしています。ここでは、ライフサイクルの概要を示します：データ収集：基礎的な段階で、内部システム、外部パートナー、または公開リポジトリなどからデータを収集します。データの正確性と完全性を確保するために、データ品質チェックと検証プロセスを実行することがあります。データストレージ：データが収集されたので、それを保存して整理する時が来ました。この段階では、適切なデータストレージツールと技術、データベース設計、データモデリング、およびインデックス戦略を決定することが含まれます。この段階では、アクセス制御や暗号化などのデータセキュリティ対策も実装されます。データ変換：データは、適切な分析のために包括的な形式に統合および変換する必要があることが多いです。このDMLCの段階には、データクレンジング、データ統合、データ変換、およびデータエンリッチメントのプロセスが含まれます。データアーカイブ：データが主目的を果たした後、将来の使用またはコンプライアンス要件のためにアーカイブまたは保持するのが最善です。このプロセスには、データ保持ポリシーを確立し、ストレージ中のデータのセキュリティを確保し、長期的なデータ保存のためのさまざまな戦略を実装することが含まれます。データ廃棄：データがもはや必要ではありませんか？目的に到達しましたか？はいなら、廃棄する時間です。最後の段階で、組織は関係のないデータを廃棄します。これは主にプライバシーを保護し、データ保護規制に準拠するためのものです。主要なコンセプトデータ管理では、データの整理、処理、利用を効果的にするために必要なさまざまな重要なコンセプトが結集しています。以下に、4つの基本的なコンセプトを示します：データ・ガバナンス…

SiMa.aiが世界最強のAIチップをインドに持ち込む

アメリカのAIチップスタートアップ、SiMa.aiは、初代AIチップの量産を発表し、画期的な進展を遂げました。TSMC 16nmテクノロジーを利用し、SiMa.aiは産業界にAI革命をもたらすことを目的としています。一般的な手法が一つのチップで全てを対応するのに対し、SiMa .aiのMLSoC（Chip on a Machine Learning System）はエッジコンピューティングに特化して設計されています。この重要な進展により、産業分野において転換期を迎えることになります。同様に読まれている記事：台湾企業が現代AIのバックボーンになった経緯 AIと機械学習で産業界を21世紀に引き上げる創設者兼CEOのKrishna Rangasayee氏は、AIと機械学習によって物理的な世界に大きな改善がもたらされる可能性に興奮しています。SiMa.aiは、最先端の技術で産業界を21世紀に導くことを目指しています。彼らのビジョナリーなアプローチは、スマートカー、ドローン、高度なロボットなど多岐にわたる分野での革新を促進することを目的としています。同様に読まれている記事：DeepMind RoboCat: 自己学習型ロボットAIモデル SiMa.aiが生成AI埋め込みエッジの未来に備える Rangasayee氏は声明で、SiMa.aiが生成AI埋め込みエッジの未来に備えていることを明らかにしました。クラウド、エッジ、またはモバイル電話の空間で作業しているかどうかに関係なく、生成AIと大規模言語モデル（LLM）が誰の革新にとっても不可欠なものになると信じているRangasayee氏は、これらの技術を採用することの重要性を強調しました。SiMa.aiの生成AIを先駆的に推進する取り組みは、産業界を革新する先見性のあるアプローチを示しています。埋め込みエッジスペースにおける生成AIの台頭生成AIは、近年著しい進展を遂げ、現在は埋め込みエッジスペースへ進出しています。Rangasayee氏は、生成AIがエンタープライズやエッジアプリケーションを含む実世界のアプリケーションへ移行していることに興味を持っています。生成AIの認知度と採用の拡大に伴い、この技術の変革的なポテンシャルはますます明らかになっています。生成AIの影響は急速に拡大し、世界中の10億人を魅了し、産業を再構築しています。詳しくはこちら：DataHack Summit 2023にて、Diffusion Modelsによる生成AIの無限の世界を学ぶ非凡な学習体験に参加してください。 AIエッジデバイス上でLLMを実行することは有望なトレンド…

機械革命の始まりですか？

人工知能、機械学習、自動化によって推進される機械革命は、人類史上重要な転換点を迎えています詳しくはこちら！

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ChatGPT プラグイン：知っておく必要があるすべて

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