Search Results ML

PyTorch Lightningを使用して、ゼロからCNNを実装してトレーニングする

この記事は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の優しい入門ですこの記事では、なぜPyTorch Lightningが素晴らしいかを詳しく説明し、その後、CNNのコンポーネントについて簡単な理論的な解説を行いますそして、...

「HaystackにおけるRAGパイプラインの拡張 DiversityRankerとLostInTheMiddleRankerの紹介」

最近の自然言語処理（NLP）と長文質問応答（LFQA）の進歩は、わずか数年前にはまるでSFの世界から来たようなものだと思われていたでしょう誰...

「このAIニュースレターが必要なすべて #59」

今週、Zoomの利用規約の変更（3月から）が、顧客のビデオデータの使用に関する懸念が拡散したことで注目されましたZoomの利用規約は、主に会社に自由な利用を許可するように見えました...

「GPUを使用してAmazon SageMakerのマルチモデルエンドポイントで数千のモデルアンサンブルを展開し、ホスティングコストを最小限に抑えます」

「人工知能（AI）の導入は、さまざまな業界やユースケースで加速しています深層学習（DL）、大規模言語モデル（LLM）、生成型AIの最近の科学的な突破により、お客様はほぼ人間のような性能を持つ高度な最先端ソリューションを利用することができるようになりましたこれらの複雑なモデルでは、ハードウェアのアクセラレーションが必要とされることがありますなぜなら、それにより高速なトレーニングだけでなく、より速い推論も可能になるからです[…]」

「Amazon SageMaker StudioでSpark UIをホストする」

「Amazon SageMakerは、ビッグデータ処理のための人気のある分散コンピューティングフレームワークであるApache Sparkを使用して、分散データ処理ジョブを実行するためのいくつかの方法を提供していますSageMaker StudioノートブックとAWS Glueのインタラクティブセッションを接続して、Sparkジョブをサーバーレスクラスターで実行するために、SageMaker StudioからSparkアプリケーションをインタラクティブに実行することができますインタラクティブセッションを使用することで、[...]」

「Swift Transformersのリリース：AppleデバイスでのオンデバイスLLMsの実行」

私はiOS/Macの開発者に多くの敬意を持っています。2007年にiPhone向けのアプリを書き始めたときは、まだAPIやドキュメントさえ存在しませんでした。新しいデバイスは、制約空間におけるいくつかの見慣れない決定を採用しました。パワー、画面の広さ、UIのイディオム、ネットワークアクセス、永続性、遅延などの組み合わせは、それまでとは異なるものでした。しかし、このコミュニティはすぐに新しいパラダイムに適した優れたアプリケーションを作り出すことに成功しました。私はMLがソフトウェアを構築する新しい方法だと信じており、多くのSwift開発者が自分のアプリにAI機能を組み込みたいと思っていることを知っています。MLのエコシステムは大きく成熟し、さまざまな問題を解決する数千のモデルが存在しています。さらに、LLM（Language and Learning Models）は最近、ほぼ汎用のツールとして登場しました。テキストやテキストに似たデータで作業するため、新しいドメインに適応させることができます。私たちは、LLMが研究所から出てきて、誰にでも利用可能なコンピューティングツールになりつつあるという、コンピューティングの歴史上の転換点を目撃しています。ただし、LlamaのようなLLMモデルをアプリに使用するには、多くの人が直面し、単独で解決する必要があるタスクがあります。私たちはこの領域を探求し、コミュニティと一緒に取り組みを続けたいと考えています。開発者がより速く開発できるように、ツールとビルディングブロックのセットを作成することを目指しています。今日は、このガイドを公開し、MacでCore MLを使用してLlama 2などのモデルを実行するために必要な手順を説明します。また、開発者をサポートするためのアルファ版のライブラリとツールもリリースしています。MLに興味のあるすべてのSwift開発者にPRやバグレポート、意見を提供して、一緒に改善するよう呼びかけています。さあ、始めましょう！動画: Llama 2 (7B)チャットモデルがCore MLを使用してM1 MacBook Proで実行されています。今日リリース swift-transformersは、テキスト生成に焦点を当てたSwiftで実装されたtransformersライクなAPIを開発中のSwiftパッケージです。これはswift-coreml-transformersの進化版であり、より広範な目標を持っています。Hubの統合、任意のトークナイザのサポート、プラグイン可能なモデルなど。 swift-chatは、パッケージの使用方法を示すシンプルなアプリです。 transformersモデルのCore ML変換のための更新されたバージョンのexporters、Core ML変換ツールであるtransformers-to-coremlの更新されたバージョン。これらのテキスト生成ツールで使用するために準備されたLlama…

「NVIDIA H100 Tensor Core GPUを使用した新しいMicrosoft Azure仮想マシンシリーズが一般利用可能になりました」

Microsoft Azureのユーザーは、最新のNVIDIAの高速計算技術を利用して、生成型AIアプリケーションのトレーニングと展開ができるようになりました。本日から利用可能なMicrosoft Azure ND H100 v5 VMは、NVIDIA H100 Tensor Core GPUとNVIDIA Quantum-2 InfiniBandネットワーキングを使用しており、ブラウザからのクリック操作で生成型AI、高性能コンピューティング（HPC）などのアプリケーションをスケーリングできます。全米の顧客に提供されるこの新しいインスタンスは、開発者や研究者が大規模な言語モデル（LLM）と高速計算を使用して新しい消費者およびビジネスのユースケースを見つけ出している時期に登場しました。 NVIDIA H100 GPUは、第4世代のTensor Cores、LLMの加速化に使用される新しいTransformer Engine、および各GPU間で900GB/secで通信できる最新のNVLink技術などのアーキテクチャイノベーションにより、スーパーコンピュータクラスのパフォーマンスを提供します。また、NVIDIA Quantum-2 CX7 InfiniBandの採用により、3,200…

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PyTorch Lightningを使用して、ゼロからCNNを実装してトレーニングする

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「NVIDIA H100 Tensor Core GPUを使用した新しいMicrosoft Azure仮想マシンシリーズが一般利用可能になりました」

「音のシンフォニーを解読する：音楽工学のためのオーディオ信号処理」

多段階回帰モデルとシンプソンのパラドックス

「生成AIの規制」

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