Search Results CPU

「Hugging Face の推論エンドポイントを使用して埋め込みモデルを展開する」

Generative AIやChatGPTのようなLLMsの台頭により、様々なタスクの組み込みモデルへの関心と重要性が高まっています。特に検索や自分のデータとのチャットなどのリトリーバル・オーグメント生成のために、埋め込みモデルは役立ちます。埋め込みは、文、画像、単語などを数値ベクトル表現として表現するため、意味的に関連するアイテムをマッピングし、役立つ情報を取得することができます。これにより、質と特定性を向上させるための関連コンテキストをプロンプトに提供することができます。 LLMsと比較して、埋め込みモデルはサイズが小さく、推論が早いです。このため、モデルを変更したり、モデルの微調整を改善した後に埋め込みを再作成する必要があるため、非常に重要です。また、リトリーバルのオーグメントプロセス全体ができるだけ高速であることも重要です。これにより、良いユーザーエクスペリエンスを提供することができます。このブログ記事では、オープンソースの埋め込みモデルをHugging Face Inference Endpointsに展開する方法と、モデルを展開するのを簡単にするマネージドSaaSソリューションであるText Embedding Inferenceの使用方法を紹介します。さらに、大規模なバッチリクエストの実行方法も説明します。 Hugging Face Inference Endpointsとは何か Text Embedding Inferenceとは何か埋め込みモデルをインファレンスエンドポイントとして展開する方法エンドポイントにリクエストを送信し、埋め込みを作成する方法始める前に、インファレンスエンドポイントについての知識をリフレッシュしましょう。 1. Hugging Face Inference Endpointsとは何ですか？…

一行のコードでHuggingfaceのデータセットを対話的に探索する

ハギングフェイスデータセットライブラリは、70,000以上の公開データセットにアクセスするだけでなく、カスタムデータセットのための非常に便利なデータ準備パイプラインも提供しています。 Renumics Spotlightを使用すると、データ内の重要なクラスターを特定するためのインタラクティブな可視化を作成することができます。SpotlightはHugging Faceデータセット内のデータセマンティクスを理解しているため、たった1行のコードで始めることができます： import datasetsfrom renumics import spotlightds = datasets.load_dataset('speech_commands', 'v0.01', split='validation')spotlight.show(ds) Spotlightを使用すると、予測や埋め込みなどのモデル結果を活用して、データセグメントやモデルの失敗モードに対するより深い理解を得ることができます： ds_results = datasets.load_dataset('renumics/speech_commands-ast-finetuned-results', 'v0.01', split='validation')ds = datasets.concatenate_datasets([ds, ds_results],…

このAIニュースレターがあれば、あなたは全てが揃った！＃70

今週のAIでは、特に2つの新しいエージェントモデルのリリースに興味を持っていましたNvidiaは、複雑なタスクを自律的に実行するためにロボットをガイドするために設計されたAIエージェント「ユーレカ」を発表しました…

データから洞察力へ：KubernetesによるAI/MLの活用

「KubernetesがAI/MLと連携することで、AI/MLのワークロードに対して細粒度の制御、セキュリティ、弾力性を提供する方法を発見しましょう」

AIの環境負荷軽減：アプリを持続可能にするための7つの戦略

記事では、AIアプリケーションに関連する炭素排出量を正確に推定する方法について包括的な方法論を探求しています現在の世界において、環境への影響は重要な考慮事項であり、それについて説明しています

Artificial Intelligence

「ラズベリーパイ上でApache Airflowを使用してデータを収集する」

頻繁に、私たちは一定期間内でいくつかのデータを収集する必要がありますそれはIoTセンサーからのデータ、ソーシャルネットワークからの統計データ、あるいは他の何かかもしれません例えば、YouTubeデータAPIとして…

次世代のコンピューティング：NVIDIAとAMDがAI、レンダリング、シミュレーションを加速する強力なワークステーションを提供します

プロフェッショナルがデスクトップからAIアプリケーションの構築と実行をできるようにするために、NVIDIAとAMDは新しいワークステーションを開発しています。このワークステーションは、NVIDIA RTX Ada Generation GPU と AMD Ryzen Threadripper PRO 7000 WX-Series CPU で搭載されています。これらの新しいプラットフォームは、AIコンピューティング、レンダリング、シミュレーションの能力を最高水準で結集し、プロフェッショナルが最もリソースを消費する大規模なAIワークフローを効率的に処理できるようにします。 AIイノベーションをデスクトップに高度なAIタスクには通常、データセンターレベルのパフォーマンスが必要です。例えば、1兆パラメータを持つ大規模な言語モデルをトレーニングするには、数週間にわたって数千のGPUが実行される必要があります。しかし、モデルのサイズを減らして高いAIモデルの精度を維持したまま、より小さなシステムでモデルのトレーニングを可能にするための研究も進行中です。新しいNVIDIA RTX GPUとAMD CPUのワークステーションは、このような小さなモデルのトレーニングだけでなく、ローカルでの微調整やデータセンターやクラウドリソースのオフロードを支援することで、パワーとパフォーマンスを提供します。これらのデバイスは、ユーザーがワークロードに応じて単一のGPU構成またはマルチGPU構成を選択できるようにします。小さなトレーニング済みのAIモデルは、ワークステーションをローカルインファレンスに使用する機会も提供します。RTX GPUとAMD CPUのワークステーションは、小規模のワークグループや部門向けのインファレンスサービングにこれらの小さなAIモデルを実行するように構成できます。…

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特定のドメインに特化した物体検出モデルの最適化方法

「生成AIの未来はエッジです」

「AIレポート2023年」を解説する

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