Search Results 同期

「Amazon Bedrockを使用した生成型AIアプリ：Go開発者のための入門ガイド」

「AWS Go SDKとAmazon Bedrock Foundation Models（FMs）を使用して、コンテンツ生成、チャットアプリケーションの構築、ストリーミングデータの処理などのタスクを実行します」

FineShare Review 2023年の最高の人工知能仮想カメラは？

「FineShareのレビューを通じて、最高のAI仮想カメラをご紹介しますその特徴、メリット、デメリットを詳しく分析します」

fineshare

『Google Vertex AI Search＆Conversationを使用してRAGチャットボットを構築する』

「Googleは最近、彼らの管理されたRAG（Retrieval Augmented Generator）サービス、Vertex AI Search＆ConversationをGA（一般公開）にリリースしましたこのサービスは、以前はGoogleとして知られていました...」

「Python 3.12の新機能、アップデート、および強化機能についての最新情報」

10月2日にリリースされたPythonの新バージョン3.12は、可読性、多機能性、そして強力なコミュニティで知られる動的言語として再び注目を浴びていますさまざまな新機能や改善点が含まれ、Pythonの魅力がさらに高まっています

『Talent.com』において

この投稿は、アナトリー・ホメンコ（機械学習エンジニア）とアブデノール・ベズーウ（テクノロジー担当最高技術責任者）によって共同執筆されました2011年に設立されたTalent.comは、世界最大級の雇用情報のソースの一つです同社は、クライアントの有料求人リストと公開求人リストを統合し、1つの検索可能なプラットフォームにまとめています登録されている求人は3,000万件以上あります[…]

2023年10月の10個の最高のパスワードマネージャーツール

今日のデジタル時代では、私たちが利用するオンラインアカウントやサービスの数は驚くほど多いものですソーシャルメディアプラットフォームやメールアカウントからオンラインバンキングやEコマースサイトまで、それぞれ独自の認証情報が必要ですこれらすべてのパスワードを思い出すことは、圧倒的な課題であり、複数のアカウントで同じパスワードを使用することは、 [...]

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スピーチファイのレビュー：2023年の究極のテキスト音声アプリは？

信頼できるテキスト読み上げアプリをお探しですか？このSpeechifyのレビューをチェックして、移動中の読書の究極のソリューションを発見しましょう

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「Amazon SageMaker Data Wranglerを使用して機械学習のためにPII情報を自動的に修正します」

「顧客は、データと洞察を自動的に抽出するために、大規模な言語モデル（LLM）などのディープラーニングアプローチを利用したいという要望がますます高まっています多くの業界にとって、機械学習（ML）に役立つデータには個人情報（PII）が含まれる場合がありますディープラーニングモデルのトレーニング、微調整、利用を行う際に、顧客のプライバシーを保護し、規制要件を遵守するために、...」

「タイムシリーズの拡張」

「拡張機能は、コンピュータビジョンパイプラインの領域において欠かせない要素となってきましたしかし、タイムシリーズなどの他の領域ではまだ同じような人気が広まっていません…」

Amazonの研究者たちが提案するディープラーニングのトレーニングのためのコンパイラには、3つの主な特徴があります- Syncfreeオプティマイザ、コンパイラキャッシュ、およびマルチスレッド実行

機械学習の最大の課題の1つは、ニューラルネットワークを効率的にトレーニング及び使用することです。トランスフォーマーモデルアーキテクチャの導入により、勾配降下の並列化と分散戦略への新たな機会が生まれ、より大きく、複雑なモデルを広範にトレーニングすることが可能になりました。しかしこれらのモデルのサイズの指数関数的な増加により、メモリ制約やGPUの利用可能性などの問題が浮上しています。特に問題となるのは、多くのモデルが単一のGPU上に存在するRAMよりも大きいということです。事前トレーニングされた言語とビジョンモデルの間のサイズの差は、別の課題を提示しています。コンパイルのアイデアは、計算効率とモデルサイズのバランスを取る可能性がある有効な対処法です。最近の研究では、研究チームが特にニューラルネットワークトレーニングに向けたディープラーニングコンパイラを紹介しました。マルチスレッド実行、コンパイラのキャッシュ、そして同期フリーの最適化器という3つの重要な要素を持つ彼らの研究は、通常のアプローチ（ネイティブ実装やPyTorchのXLAフレームワーク）と比較して、一般的な言語とビジョンの問題の両方に対して非常に効果的な高速化を示しました。このディープラーニングコンパイラは、同期フリーの最適化器の実装で開発されています。最適化器は、損失関数を最小化するためにモデルパラメータを修正する役割を果たします。同期バリアは、従来の最適化器の一般的な特徴であり、分散トレーニングにおいてボトルネックとなる場合があります。一方、同期フリーの最適化器は同期の要求を軽減または廃止することを目指しており、より効果的な並列処理と計算リソースの効率的な利用が可能です。この機能は、同期によってトレーニングの速度とリソース効率が低下する場合に特に有効です。このディープラーニングコンパイラのもう一つの重要な特徴は、コンパイラのキャッシュです。一部のニューラルネットワークや計算グラフの事前コンパイル済み表現は、キャッシングのプロセスを通じて保存され、再利用されます。モデルをトレーニングするたびにネットワーク全体をゼロから再構築することは非効率です。以前に構築されたコンポーネントを保存および再利用することで、コンパイラのキャッシュはこの非効率性を軽減し、トレーニング時間を大幅に短縮することができます。この機能により、以前のコンパイル試行の利点を利用して、計算リソースを効率的に保存します。 3つ目の重要な要素は、マルチスレッド実行です。ニューラルネットワークトレーニングでは、多数の並列化可能なアクティビティが必要な場合があります。これらの操作は、マルチスレッドを使用してマルチコアプロセッサ上で同時に実行することができ、大幅な高速化が実現できます。ディープラーニングモデルのトレーニングをマルチスレッド実行に最適化することで、コンパイラはハードウェアをより効果的に活用し、ディープラーニングモデルのトレーニング速度を向上させることができます。このディープラーニングコンパイラを、ネイティブ実装とPyTorchディープラーニングフレームワーク内のXLAフレームワークという2つの確立されたベースラインと比較することで、研究チームはこれらのコンパイラ特性の実用的な重要性を示しました。これらのパラレルを使用して、コンピュータビジョンと自然言語処理の一般的な問題を解決しました。これらのベースラインメソッドと比較して、結果はこのコンパイラが大幅な高速化とリソース効率を実現できることを示し、ディープラーニングコンパイラの重要性と有望性を強調しています。これは実世界のアプリケーションにおけるニューラルネットワークトレーニングの効果と実用性の改善に向けた重要な進歩です。まとめると、この研究はディープラーニングの分野において大きな前進です。この研究の試験と結果は、PyTorch XLAコンパイラへの変更の効果を示しています。これらの変更は、様々なドメインや設定でのニューラルネットワークモデルのトレーニングを高速化するのに非常に役立つものです。

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