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GPTを使用した、OpenAIのパーソナルAIアプリのノーコードビルダー

データ分析、ビジュアルタスクなどのためにカスタムChatGPTを作成する方法を学びましょうOpenAIのノーコードGPTを使って、あなた自身のAIの未来を作り始めましょうそして、明日からGPTストアで販売しましょう

データサイエンティストが知っておくべき10の必須パンダ機能

この記事には、データサイエンティストにとって重要で便利な10個のパンダの関数が含まれています

Data science

スケーリングダウン、スケーリングアップ：モデルの量子化での生成AIのマスタリング

紹介人工知能の進化する風景の中で、生成型AIは確実に革新の中核となってきました。これらの高度なモデルは、芸術の創造、テキストの生成、医療画像の向上などに使用され、驚くほどリアルで創造的な結果を生み出すことで知られています。ただし、生成型AIの力は、モデルサイズと計算要件を必要とします。生成型AIモデルが複雑さとサイズを増すと、より多くの計算リソースとストレージ容量を要求します。これは特に、これらのモデルをエッジデバイスやリソース制約のある環境に展開する際には大きな障害となる場合があります。ここで、モデル量子化を使用する生成型AIが登場し、品質を犠牲にすることなくこれら巨大なモデルを縮小する方法を提供します。出典 – Qualcomm 学習目標生成型AIの文脈におけるモデル量子化の概念を理解する。モデル量子化の実装に関連する利点と課題を探索する。芸術の生成、医療画像、テキスト作成における量子化された生成型AIモデルの実世界の応用について学ぶ。 TensorFlow LiteとPyTorchのダイナミック量子化を使用したモデル量子化のためのコードスニペットに関する洞察を得る。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。モデル量子化の理解出典 – Youtube.com 簡単に言えば、モデル量子化は、モデルのパラメータの数値の精度を低下させます。ディープラーニングモデルでは、ニューラルネットワークはしばしば高精度の浮動小数点値（例：32ビットまたは64ビット）を使用して、重みと活性化を表現します。モデル量子化は、これらの値をより低精度の表現（例：8ビット整数）に変換しながら、モデルの機能性を維持します。生成型AIにおけるモデル量子化の利点メモリの使用量削減：モデル量子化の最も顕著な利点は、メモリ使用量の大幅な削減です。モデルのサイズが小さくなることで、生成型AIをエッジデバイス、モバイルアプリケーション、メモリ容量の制約がある環境に展開することが可能となります。高速な推論：量子化されたモデルはデータサイズが小さくなるため、より高速に実行します。この速度の向上は、ビデオ処理、自然言語理解、自動運転などのリアルタイムアプリケーションにおいて重要です。エネルギー効率：モデルサイズの縮小はエネルギー効率に貢献し、バッテリ駆動デバイスやエネルギー消費が懸念される環境で生成型AIモデルを実行することが実用的になります。コスト削減：モデルのフットプリントが小さくなることは、開発者およびエンドユーザーにコスト削減をもたらします。ストレージおよび帯域幅の要件が低くなるためです。生成型AIにおけるモデル量子化の課題利点がある一方、生成型AIにおけるモデル量子化にはいくつかの課題があります：…

「Amazon SageMaker Model Registry、HashiCorp Terraform、GitHub、およびJenkins CI/CDを使用して、マルチ環境設定でのパイプラインの促進を行う」

「機械学習運用（MLOps）プラットフォームを組み立てることは、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速に進化する状況において、データサイエンスの実験と展開のギャップをシームレスに埋めるため、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たす組織にとって必要不可欠です規制とコンプライアンスの要件を満たすためには、[…]」

潜在一貫性LoRAsによる4つのステップでのSDXL

潜在的一貫性モデル（LCM）は、ステーブルディフュージョン（またはSDXL）を使用してイメージを生成するために必要なステップ数を減らす方法です。オリジナルモデルを別のバージョンに蒸留し、元の25〜50ステップではなく4〜8ステップ（少ない）だけを必要とするようにします。蒸留は、新しいモデルを使用してソースモデルからの出力を再現しようとするトレーニング手順の一種です。蒸留されたモデルは、小さく設計される場合があります（これがDistilBERTや最近リリースされたDistil-Whisperの場合）または、この場合のように実行に必要なステップ数を減らします。これは通常、膨大な量のデータ、忍耐力、およびいくつかのGPUが必要な長時間かかる高コストのプロセスです。それが今日までの現状でした！私たちは、Stable DiffusionとSDXLを、まるでLCMプロセスを使用して蒸留されたかのように、速くする新しい方法を発表できることを喜ばしく思います！3090で7秒の代わりに約1秒、Macで10倍速くSDXLモデルを実行する、というのはどうですか？詳細は以下をご覧ください！目次メソッドの概要なぜこれが重要なのか SDXL LCM LoRAsによる高速推論品質の比較ガイダンススケールとネガティブプロンプト品質 vs. ベースのSDXL 他のモデルとのLCM LoRAs フルディフューザーズの統合ベンチマーク今日リリースされたLCM LoRAsとモデルボーナス：通常のSDXL LoRAsとの組み合わせ LCM…

フリートテクノロジーのためのAI駆動エッジインサイトの実装

「エッジインサイトをフリートテクノロジーに導入し、効率と安全性を向上させ、ドライバーとフリートマネージャーにほぼリアルタイムの洞察を提供する方法を学びましょう」

AVCLabsフォトエンハンサーAIのレビュー：最高のフォトエンハンサー？

(AVCLabs Photo Enhancer AIは、AI写真の強化と画像アップスケーリングの分野で注目を集めていますこの驚くべきツールは、ぼやけた写真を手軽に高画質化し、解像度と色の修正を可能にしますしかし、AVCLabs Photo Enhancer AIは市場最高の画像強化ツールなのでしょうか？このAVCLabs Photo Enhancer AIのレビューで[…]')

avclabs

「PythonでゼロからGANモデルを構築およびトレーニングする」

GAN（Generative Adversarial Networks）は、新しいリアルな画像を合成することができる強力な生成モデルの一種です読者は完全な実装を通じて進んでいくことで、GANがどのように機能するかについての堅固な理解を深めることができます...

(CodeGPT AIコミュニティで話題となっている新たなコード生成ツールにご紹介します)

新しいAIコード生成ツールの中で、CodeGPTはプログラマーの間で好評を博しています。CodeGPTはVisual Studio Codeのアドオンであり、GPT-3言語モデルを活用してコードを生成し、言語を翻訳し、さまざまなタイプのコンテンツを書き、質問に答えることができます。 CodeGPTは現在開発中ですが、開発者がコードを作成する方法を変える可能性があります。CodeGPTが自然言語を理解する能力は、他のAIコード生成ツールとは異なる特徴の一つです。つまり、形式的なプログラミング用語を使用せずに、開発者は自然言語で書かれた説明に基づいてCodeGPTにコードの構築を指示することができます。特に新しい言語やフレームワークを学ぶ開発者にとって、このような時間の節約は大きなものになることがあります。 CodeGPTのもう一つの利点は、効率的でより独自なコードを生成できる能力です。CodeGPTは実際のプロジェクトの大量のコードコーパスでトレーニングされているため、各プログラミング言語の標準と規範に精通しています。最後に、CodeGPTには頻繁に更新と改良が行われます。CodeGPTチームはソフトウェアを新しい機能で常に更新し、発生する問題を修正します。これにより、CodeGPTは常にコード生成、言語翻訳、コンテンツ作成、質問に答えるなどのさまざまなタスクで改善され続けています。 CodeGPTの応用範囲： CodeGPTは不完全または曖昧なコードスニペットを自動的に完成させることができます。特に大規模で複雑なコードベースの扱いにおいて、エンジニアにとって時間の節約になります。 CodeGPTで関数、クラス、さらにはプログラム全体を生成することができます。これは、基本的なコードを素早く生成したり、新しいコンセプトを開発したりするのに役立ちます。 CodeGPTの支援により、コードの再構築が容易になり、より独自で書きやすいコード構造をプログラマーに推奨します。また、一般的なセキュリティの欠陥を見つけて修正するのにも役立ちます。コードのデバッグに関しては、CodeGPTはミスの可能性のある理由を提案し、修正方法に関するアドバイスを提供する便利なツールです。バグの発見：CodeGPTは、開発者が潜在的な問題を特定し、コードの正確性をチェックするためのテストを提供することで、コードの欠陥を明らかにするのに役立ちます。適切に使用すると、CodeGPTはプログラマがコードを生成する速度、効率、品質を向上させる強力なツールです。 CodeGPTを入手できる場所：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=DanielSanVoAGI.dscodegpt&ssr=false Mistralはこちらからダウンロードして使用することができます：https://docs.codegpt.co/docs/tutorial-ai-providers/ollama Introducing CodeGPT, running the @MistralAI 7B model locally in…

基本に戻ろう：プロビット回帰

「バイナリの結果を分析するタスクに取り組む際、私達はしばしばロジスティック回帰を手段として考えますそのため、バイナリ結果回帰に関するほとんどの記事は独占的に焦点を当てています...」

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