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Hugging Faceの推論エンドポイントを使用してLLMをデプロイする

オープンソースのLLMであるFalcon、(オープン-)LLaMA、X-Gen、StarCoder、またはRedPajamaは、ここ数ヶ月で大きく進化し、ChatGPTやGPT4などのクローズドソースのモデルと特定のユースケースで競合することができるようになりました。しかし、これらのモデルを効率的かつ最適化された方法で展開することはまだ課題です。このブログ投稿では、モデルの展開を容易にするマネージドSaaSソリューションであるHugging Face Inference EndpointsにオープンソースのLLMを展開する方法と、応答のストリーミングとエンドポイントのパフォーマンステストの方法を紹介します。さあ、始めましょう！ Falcon 40Bの展開方法 LLMエンドポイントのテスト JavaScriptとPythonでの応答のストリーミング始める前に、Inference Endpointsについての知識をおさらいしましょう。 Hugging Face Inference Endpointsとは何ですか Hugging Face Inference Endpointsは、本番環境での機械学習モデルの展開を簡単かつ安全な方法で提供します。Inference Endpointsを使用することで、開発者やデータサイエンティストはインフラストラクチャの管理をせずにAIアプリケーションを作成できます。展開プロセスは数回のクリックで簡略化され、オートスケーリングによる大量のリクエストの処理、ゼロスケールへのスケールダウンによるインフラストラクチャのコスト削減、高度なセキュリティの提供などが可能となります。 LLM展開における最も重要な機能のいくつかは以下の通りです: 簡単な展開: インフラストラクチャやMLOpsの管理を必要とせず、本番用のAPIとしてモデルを展開できます。コスト効率:…

ベイリー・カクスマー、ウォータールー大学の博士課程候補 – インタビューシリーズ

カツマー・ベイリーは、ウォータールー大学のコンピュータ科学学部の博士課程の候補者であり、アルバータ大学の新入教員です彼女の研究の興味は、ユーザー意識のあるプライバシー強化技術の開発であり、対応するユーザーの認識、懸念、そして[…]と並行して、プライベートな計算の技術的アプローチの研究も行っています

ジョナサン・ダムブロット、Cranium AIのCEO兼共同創設者- インタビューシリーズ

ジョナサン・ダムブロットは、Cranium AIのCEO兼共同創業者ですCranium AIは、サイバーセキュリティおよびデータサイエンスチームが、AIが彼らのシステム、データ、またはサービスに与える影響を理解するのを支援する企業ですジョナサンは、KPMGの元パートナーであり、サイバーセキュリティ業界のリーダーであり、ビジョナリーでもありますKPMGの前には、PrevalentをGartnerとForresterの業界リーダーに育て上げました

Googleは、AIのトレーニングに公開Webデータを使用していることを明らかにしました

最近のプライバシーポリシーの更新で、Googleは公開されているウェブ上の情報を利用してAIモデルを訓練していることを公に認めましたこの開示はGizmodoによって発見され、BardやCloud AIなどのサービスも含まれていますGoogleの広報担当者であるクリスタ・マルドゥーンはThe Vergeに対して、この更新は単にBardなどの新しいサービスについて明確化していると述べました

リアルワールドのMLOpsの例：Brainlyでのビジュアル検索のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプライン

シリーズ「実世界のMLOpsの例」の第2回目では、Brainlyの機械学習エンジニアであるPaweł Pęczekが、Brainlyのビジュアル検索チームにおけるエンドツーエンドの機械学習オペレーション（MLOps）プロセスを詳しく説明しますそして、MLOpsで成功するためには、技術やプロセスだけではなく、さらに詳細な情報を共有します Enjoy...

MLOps

実験追跡ツールの構築方法[Neptuneのエンジニアの学びから]

あなたのチームのMLOpsエンジニアとして、よくMLプラットフォームに機能を追加したり、データサイエンティストが利用するためのスタンドアロンツールを構築することで、彼らのワークフローを改善するように依頼されることがあります実験トラッキングはそのような機能の一つですそして、この記事を読んでいるのであれば、あなたがサポートしているデータサイエンティストはおそらく...

ML Experiment Tracking

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

2023年の最高のAIテキスト生成ツール

ChatGPTのリリース以来、AIテキスト生成器は頻繁にニュースになっています。適切に訓練されたツールをプロンプトすると、AIテキスト生成器は作業をより良く、より速く支援することができます。現在、ChatGPTは最も有名なAIシステムかもしれませんが、その基盤となるGPT技術は注目を浴びています。最新のGPT-3とGPT-4は非常に強力であり、APIとしても利用できるため、他のプログラマーが自分のプログラムにAIテキスト生成を組み込むことができます。そのため、類似のAIテキスト生成器が数多く存在しています。以下は現在チェックするべきいくつかのAIテキスト生成器です： Jasper AIを使用したテキスト生成に関して、Jasperは有名です。ブランドのトーンに合わせてカスタマイズ可能な長さの高品質なコンテンツを簡単に作成することができます。Jasperはこのリストで最も高価なプログラムの一つなので、コミットする前にデモを活用しましょう。ZapierはJasperとの統合をサポートしているため、AIのテキスト生成を他のすべてのワークアプリケーションにリンクして自動化することができます。 Copy.ai Copy.aiは、ビジネス向けに説得力のあるコンテンツを作成するのを支援するAI駆動のコピーライティングツールです。参加には会員費や最低購入額は必要ありません。このツールでは、よりパーソナライズされた体験と広告を提供するためにCookieが使用されます。Cookieは、このサイトでのGDPRの遵守およびボットの識別に使用されます。アプリは、ユーザーのサイト上のクリックやタップを記録し、統計情報やヒートマップを作成するために使用します。Cookieはまた、ユーザーの好みの言語とサーバークラスターを記憶します。これにより、ユーザーの体験と表示される広告にメリットがあります。 Anyword Anywordは、マーケティングで使用するための人工知能（AI）ベースのテキスト生成器およびコピーライティングツールです。AnywordはAIシステムを使用して、ユーザーの入力を分析し、再現的なテーマを認識し、ユーザーのニーズに合わせたオリジナルでカスタマイズされたコンテンツを作成します。スペルチェック、文法修正、最適な文構造などの追加機能もあります。 Sudowrite Sudowriteは、小説や映画の執筆に向けた高度なAIライティングツールで、作家やジャーナリストなどの著名人から称賛を受けており、The New Yorker、The New York Times、The Vergeなどの一流のジャーナルにも掲載されています。Sudowriteの多くの機能のうち、「Show, Not Tell」ボタンと「Brainstorming Buddy」は、ユーザーが執筆スキルを磨くのをサポートするために設計されています。人工知能ツールに関する事前の知識や経験は必要ありません。Human++株式会社がソフトウェアをサポートし、定期的なサブスクリプション料金を請求する前に無料トライアル期間を提供しています。 Rytr Rytrは、高品質なコンテンツを迅速かつ手頃な価格で作成するのを支援するAIライティングアシスタントです。このツールは、最新の言語AIを使用して、40以上のユースケースと30以上の言語で100％ユニークなコンテンツを生成することができます。Rytrの充実した機能には、リッチテキストエディタ、言い換えや短縮ツール、盗作チェック、フォーマットオプションなどがあります。さらに、Rytrにはブラウザ拡張機能もあり、メール、ドキュメント、ソーシャルメディア、請求書、プロジェクトと統合することができます。 Notion AI パワフルなAI駆動のアプリケーションNotion…

エンタープライズAIとは何ですか？

エンタープライズAIの紹介時間は重要であり、自動化が答えです。退屈で単調なタスク、人間によるミス、競争の混乱、そして最終的には曖昧な意思決定の苦闘の中で、エンタープライズAIは企業が機械と協力してより効率的に働くことを可能にしています。さもなければ、Netflixでお気に入りの番組を見つけたり、Amazonで必要なアクセサリーを見つけて購入する方法はどうやって見つけるのでしょうか？自動車のWaymoからマーケティングでの迅速な分析まで、人工知能はすでに私たちに十分な理由を提供しています。しかし、それが組織をどのように助けているのでしょうか？また、組織はそれをどのように使用しているのでしょうか？答えはエンタープライズAIです。こんにちは！ Analytics Vidhya Blogの熱心な読者として、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスとAIの愛好家の皆さん、ぜひ私たちと一緒に非常に期待されているDataHack Summit 2023に参加してください。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターで行われます。このイベントは、実践的な学習、貴重な業界の洞察、そして無敵のネットワーキングの機会で満たされた、爆発的なものになるでしょう。これらのトピックに興味があり、これらのコンセプトが現実になることをもっと学びたい場合は、こちらのDataHack Summit 2023の情報をチェックしてください。エンタープライズAIの定義エンタープライズAIは、大規模な組織内で人工知能技術と技法を応用して、さまざまな機能を改善することを指します。これらの機能には、データの収集と分析、自動化、顧客サービス、リスク管理などが含まれます。エンタープライズAIは、AIアルゴリズム、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのツールを使用して、複雑なビジネスの問題を解決し、プロセスを自動化し、大量のデータから洞察を得ることを目指しています。エンタープライズAIは、サプライチェーン管理、ファイナンス、マーケティング、顧客サービス、人事、サイバーセキュリティなど、さまざまな領域に実装することができます。これにより、組織はデータに基づいた意思決定を行い、効率を向上させ、ワークフローを最適化し、顧客体験を向上させ、市場で競争力を持つことができます。出典：Publicis Sapient エンタープライズAIの主な特徴エンタープライズAIは、データ分析から自動化まで、組織のさまざまな側面に貢献します。それは異なる技術や技法、そして方法の産物であり、それは各業界やビジネスによって異なるかもしれません。以下にその仕組みを示します。エンタープライズアプリケーション向けのAI技術の組み合わせエンタープライズAI企業は、機械学習、自然言語処理、エッジコンピューティング、ディープラーニング、コンピュータビジョンなどの技術の組み合わせを活用することができます。これらの技術は、予測分析、画像認識などのタスクを通じて、ビジネスを支援するための強力な機能を提供します。Netflixのパーソナライズされた推奨機能は、ディープラーニングなどの技術を使用した、その一例です。組織のニーズに合わせてカスタマイズされ設計されたエンタープライズAIは、さまざまな技術の組み合わせです。組織がシステム内でどのようにアプローチするか、どの技法を採用するかは、ビジネスの要件によるものです。なぜなら、サプライチェーン管理に適した方法が、eコマースの場合に必要なわけではないからです。たとえば、ヘルスケアのエンタープライズAI企業は、画像解析、患者モニタリングなどの技法を採用して、医療業務の効率を向上させています。エネルギー業界では、予測保守、再生可能エネルギーの統合などの技術と技法を使用して、エネルギーの発電と消費を最適化しています。その活用方法の違いにより、組織は人工知能のさまざまな分野を航海しています。エンタープライズAIの利点と応用以下はエンタープライズAIの主な利点です：…

データ変換ツールにおけるAIの展望

人工知能はデータ変換ツールを革新し、効率性、正確性、リアルタイム処理を向上させています

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