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「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],…

レイザーのエッジに VFXスターであるサーフェスドスタジオが、今週『NVIDIA Studio』で驚くべきSFの世界を作り出しました

ビジュアルエフェクトアーティストのサーフィスドスタジオが、最新のVFXプロジェクトを披露するためにNVIDIA Studioに戻ってきました。このプロジェクトは、新しいRazer Blade 16 Mercury Edition ラップトップとGeForce RTX 4080 グラフィックスによって駆動されています。サーフィスドスタジオは、映画やテレビ、コンソールゲームに視覚効果をシームレスに統合する写実的なデジタル生成イメージを作成しています。最近のSFプロジェクトのインスピレーションは、3Dのトランジションを試して得られました。ラップトップの画面をドクターストレンジのポータルやマトリックスのトランジションのような異なる世界へのゲートウェイとして使用するアイデアです。ルールを破り、ヒーローになろうサーフィスドスタジオは、最新のプロジェクトで没入型の体験を作り出すことを目指しました。彼は、「観客が3Dの世界に「吸い込まれる」と驚く体験をしたかった」と説明しています。サーフィスドスタジオは、簡単なスクリプトとアイデアのスケッチ、そして撮影したショットのテスト編集を行いました。「これによって、どの効果をどのように実現し、それらが実際に可能かどうかを考えることができます」と彼は語りました。その後、彼はビデオを撮影し、Adobe Premiere Proに取り込んで荒いテスト編集を行いました。その後、使用する最も適したクリップを選択しました。彼はAdobe After Effectsで映像を修正し、Warp Stabilizerツールでショットを安定化させ、Mocha Proツールで邪魔な背景要素を除去しました。両効果は、彼のGeForce…

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「人気コンテストをごまかすためのGitHubのブラックマーケット」

「アトムコンピューティング、1000以上のキュービット量子コンピュータを発表」

「ReactでOpenAIの力を解き放つ：ユーザーエクスペリエンスを革新する」

カリフォルニア州のDMVがクルーズの展開やテスト許可を停止

「目を閉じると見える光の『地図』が改善し、『バイオニックアイ』の結果を向上させる」

「ニューヨーク州法案、3Dプリンターの購入に背景調査を必要とする」

パンプキンスパイスの時系列分析’ (Pampukin Supaisu no Jikeiretsu Bunseki)

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