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「バイアス調整の力を明らかにする:不均衡なデータセットにおける予測精度の向上」
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実験から展開へ:MLflow 101 | パート02
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「複数の組織がカスタマイズされたLLMを構築するために競争している中で、私によく聞かれる共通の質問は、このプロセスを効率化するためのツールは何があるのかということですこの記事では、私がどのように...を紹介します」
「🤗 Transformersを使用してBarkを最適化する」
🤗 Transformersは、ドメインやタスクにわたる最新の最先端(SoTA)モデルを提供しています。これらのモデルから最高のパフォーマンスを引き出すには、推論速度とメモリ使用量を最適化する必要があります。 🤗 Hugging Faceエコシステムは、このような最適化ツールを提供し、ライブラリ内のすべてのモデルに一括して適用することができる簡単かつ使いやすいものです。これにより、わずか数行のコードでメモリの使用量を減らし、推論を改善することができます。 このハンズオンチュートリアルでは、🤗 Transformersでサポートされているテキスト音声合成(TTS)モデルであるBarkを、3つのシンプルな最適化に基づいて最適化する方法を実演します。これらの最適化は、🤗エコシステムのTransformers、Optimum、Accelerateライブラリにのみ依存しています。 このチュートリアルは、最適化されていないモデルとそのさまざまな最適化のベンチマークを行う方法をデモンストレーションするものでもあります。 説明の少ないがコードが含まれている、より簡略化されたバージョンのチュートリアルは、関連するGoogle Colabを参照してください。 このブログ投稿は次のように構成されています: 目次 Barkアーキテクチャのリマインダー 異なる最適化手法の概要とその利点 ベンチマーク結果のプレゼンテーション Barkは、suno-ai/barkで提案された、トランスフォーマーベースのテキスト音声合成モデルです。音声、音楽、背景音、シンプルな効果音など、さまざまなオーディオ出力を生成することができます。さらに、笑い声、ため息、泣き声など、非言語コミュニケーションの音も生成することができます。 Barkは、v4.31.0以降の🤗 Transformersで利用可能です! Barkで遊んでその能力を発見することができます。 Barkは4つの主要なモデルで構成されています: BarkSemanticModel(または「テキスト」モデルとも呼ばれる):トークン化されたテキストを入力とし、テキストの意味を捉えるセマンティックなテキストトークンを予測する因果自己回帰トランスフォーマーモデルです。 BarkCoarseModel(または「粗い音響」モデルとも呼ばれる):BarkSemanticModelモデルの結果を入力とし、EnCodecに必要な最初の2つのオーディオコードブックを予測する因果自己回帰トランスフォーマーモデルです。 BarkFineModel(「細かい音響」モデル):非因果オートエンコーダートランスフォーマーで、前のコードブック埋め込みの合計に基づいて最後のコードブックを反復的に予測します。 EncodecModelからすべてのコードブックチャネルを予測した後、Barkはそれを使用して出力オーディオ配列をデコードします。…
実験から展開へ MLflow 101 | パート01
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