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ディープラーニングのためのラストバーンライブラリ

「研究者、MLエンジニア、開発者向けに柔軟性、パフォーマンス、使いやすさをバランスさせることを目指した、完全にRustで構築された新しいディープラーニングフレームワーク」

Machine learning

ML向けETLの構築に関するベストプラクティス

この記事では、トレーニングデータセットを構築するためのETLのいくつかのベストプラクティスについて取り上げていますMLに適用されるいくつかのソフトウェアエンジニアリングの技術とパターンについて深く探求しています

Data Engineering

イントロダクション急速に進化するテクノロジーの世界で、我々は新たな時代の予感に包まれています。それは、かつて人間にしか備わっていなかったような知性を持つかのように見える機械が存在する時代です。私たちはこの時代を、「ジェン・AI時代」と呼びたいと思います。この時代は、AIの成長の継続だけでなく、本当に変革的なものの始まりを象徴しています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の成長、それらの実用的な企業ソリューションでの応用、それらを支えるアーキテクチャやサービス、そしていくつかの優れたLLMの比較について詳しく掘り下げていきます。学習目標：大規模言語モデル（LLM）の成長と採用の拡大、およびジェン・AI時代の到来における役割を理解する。 LLMの実用的な企業ソリューションでの応用（コンテンツ生成、データ要約、さまざまな産業の自動化など）を特定する。 LLMの使用に関連する倫理的考慮事項と責任あるAIの実践について、ガイドライン、データプライバシー、従業員の意識などを理解する。大規模言語モデル（LLM）の成長を探る LLMの実用的な応用に入る前に、この分野が最近どれほど成長してきたかを理解することが重要です。LLMは、マイクロソフトやグーグルなどの企業がその開発に多額の投資をしていることで、テック界隈を席巻しています。LLM APIを試験的に利用する企業数は急増しており、自然言語処理（NLP）とLLMの採用も増加しており、年間成長率は驚異の411%です。特にインドはLLMへの投資のホットスポットとなっており、マイクロソフトやグーグルなどの主要プレイヤーがこの領域で大きな進展をしています。テック巨人たちは互いに優れたモデルを作り出すことを競い合っており、その結果、テック・マヒンドラの「インダス」というインド特化のカスタムLLMなどのイノベーションが生まれています。リライアンスもLLMレースに参入し、インド固有のアプリケーションに注力しています。この関心と投資の増加は、ジェン・AI時代の幕開けを告げています。企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用ここからは、企業ソリューションにおけるLLMの実用的な応用に焦点を移しましょう。消費者がLLMを詩やレシピの生成などの創造的なタスクに使用するのとは異なり、企業世界は異なるニーズを持っています。ここでの応用範囲は、詐欺検出のための財務データの分析から、営業やマーケティングにおける顧客行動の理解まで多岐にわたります。LLMは、コンテンツの生成、応答の自動化、さまざまなビジネス領域（金融、人事、法務、保険など）での意思決定プロセスの支援において重要な役割を果たしています。 LLMベースのソリューションのアーキテクチャとサービス LLMベースのソリューションのアーキテクチャは複雑でありながら魅力的です。LLMは要約と検索モデルです。効率的にコンテンツを処理するためには、プロンプトでそのフォーカスを定義し、トークンでコンテンツを処理する必要があります。アーキテクチャでは、Form RecognizerやFAISS Indexなどのサービスを使用して、大量のドキュメントをベクトル化して格納します。これらのサービスは、ユーザーが定義したプロンプトに基づいて類似性検索を行い、正確な応答を提供します。言語モデルとクラウドサービスの選択は、ドキュメントのサイズや場所などの要素によって異なります。 LLMの比較：OpenAI、マイクロソフト、グーグルなど OpenAI、マイクロソフト、グーグルなどのLLMを比較すると、それらが提供する多様な能力と応用が明らかになります。OpenAIのモデルであるGPT-3は、Q&Aシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。一方、Codexは開発者向けに特化し、自然言語をコードに変換します。DALL-Eはプロンプトに基づいて画像を生成することに特化し、ChatGPT-4はチャットボットやコールセンターなどのアプリケーションに最適な会話エンジンです。 MicrosoftのLLMスイートには、GPT-3.5などのLLMが含まれており、これらはForm Recognizerなどの他のAzureサービスと組み合わせてエンドツーエンドのソリューションを提供しています。Microsoftは、消費者の検索、マッチング、およびメール管理に焦点を当てつつ、チームやコールセンターなどの他の領域にも徐々に拡大しています。一方、Googleは、 BARDなどのモデルを使用し、消費者および法人のニーズに対応しています。彼らの基本モデルはテキスト、チャット、コード、画像、ビデオをサポートし、会話型AIからエンタープライズ検索、Vortex AIを介したエンドツーエンドのソリューションまでさまざまなアプリケーションに対応しています。これらの巨大なLLM以外にも、LLaMA-1-7B、Falcon、WizardLMなどの他のLLMも独自の機能とパラメータを備えています。LLMが真実の回答を提供することを保証することは、信頼性を評価する上で重要な要素です。…

初心者のためのZenML完全ガイド：MLOpsの簡素化

データサイエンス、機械学習、またはMLOpsに初めて取り組み、ツールの選択肢に圧倒されていますか？ ZenMLを考慮してみてください-効率化されたプロダクションパイプラインのためのオーケストレーションツールです。この記事では、ZenMLの機能と特徴について調査し、MLOpsの旅を簡素化します。学習目標 ZenMLの概念とコマンド ZenMLを使用したパイプラインの作成メタデータのトラッキング、キャッシング、およびバージョニングパラメータと設定 ZenMLの高度な機能この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。まず、ZenMLが何であるか、他のツールとの違い、そしてそれをどのように利用するかを把握しましょう。 ZenMLとは何ですか？ ZenMLは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびMLOps開発者向けのオープンソースのMLOps（機械学習オペレーション）フレームワークです。本番用のMLパイプラインの開発におけるコラボレーションを容易にします。 ZenMLは、そのシンプルさ、柔軟性、およびツールに依存しない性質で知られています。 MLワークフローに特化したインターフェースと抽象化を提供し、ユーザーが好みのツールをシームレスに統合し、ユニークな要件に合わせてワークフローをカスタマイズできるようにします。なぜZenMLを使うべきですか？ ZenMLは、データサイエンティスト、MLエンジニア、およびMLOpsエンジニアにいくつかの重要な利点をもたらします：簡素化されたパイプラインの作成： @stepおよび@pipelineデコレータを使用して簡単にMLパイプラインを構築できます。容易なメタデータのトラッキングとバージョニング： ZenMLは、パイプライン、実行、コンポーネント、アーティファクトを追跡するユーザーフレンドリーなダッシュボードを提供します。自動化された展開： ZenMLは、パイプラインとして定義されている場合に自動的に展開することで、モデルの展開を効率化し、カスタムドッカーイメージの必要性を排除します。…