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『ODSC West 2023の最初のセッションとスピーカーが発表されました』

ODSC Westはまだ数ヶ月先ですが、AIとデータサイエンスの分野の一流の専門家によるエキサイティングな講演、ワークショップ、トレーニングセッションを既に用意しています以下をご覧くださいCRMプラットフォームにおいてAIを活用して売り手の成功を促進する方法サラ・ケファヤティ｜主任データサイエンティスト｜IBM これは...

West 2023

BentoML入門：統合AIアプリケーションフレームワークの紹介

この記事では、統合されたAIアプリケーションフレームワークであるBentoMLを使用して、機械学習モデルの展開を効率化する方法について探求します

「BentoML入門：統合AIアプリケーションフレームワーク」

この記事では、統合されたAIアプリケーションフレームワークであるBentoMLを使用して、機械学習モデルの展開を効率化する方法について探求します

ファルコンはHugging Faceのエコシステムに着陸しました

イントロダクションファルコンは、アブダビのテクノロジーイノベーション研究所が作成し、Apache 2.0ライセンスの下で公開された最新の言語モデルの新しいファミリーです。特筆すべきは、Falcon-40Bが多くの現在のクローズドソースモデルと同等の機能を持つ、初めての「真にオープンな」モデルであることです。これは、開発者、愛好家、産業界にとって素晴らしいニュースであり、多くのエキサイティングなユースケースの扉を開くものです。このブログでは、ファルコンモデルについて詳しく調査し、まずそれらがどのようにユニークであるかを説明し、その後、Hugging Faceのエコシステムのツールを使ってそれらの上に構築することがどれほど簡単かを紹介します。目次ファルコンモデルデモ推論評価 PEFTによるファインチューニング結論ファルコンモデルファルコンファミリーは、2つのベースモデルで構成されています：Falcon-40Bとその弟であるFalcon-7Bです。 40Bパラメータモデルは現在、Open LLM Leaderboardのトップを占めており、7Bモデルはそのクラスで最高のモデルです。 Falcon-40BはGPUメモリを約90GB必要としますが、それでもLLaMA-65Bよりは少なく、Falconはそれを上回します。一方、Falcon-7Bは約15GBしか必要とせず、推論やファインチューニングは一般的なハードウェアでも利用可能です。 (このブログの後半では、より安価なGPUでもFalcon-40Bを利用できるように、量子化を活用する方法について説明します！) TIIはまた、モデルのInstructバージョンであるFalcon-7B-InstructとFalcon-40B-Instructを提供しています。これらの実験的なバリアントは、命令と会話データに適応された調整が行われているため、人気のあるアシスタントスタイルのタスクに適しています。モデルを素早く試してみたい場合は、これらが最適な選択肢です。…

リアルワールドのMLOpsの例：Brainlyでのビジュアル検索のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプライン

シリーズ「実世界のMLOpsの例」の第2回目では、Brainlyの機械学習エンジニアであるPaweł Pęczekが、Brainlyのビジュアル検索チームにおけるエンドツーエンドの機械学習オペレーション（MLOps）プロセスを詳しく説明しますそして、MLOpsで成功するためには、技術やプロセスだけではなく、さらに詳細な情報を共有します Enjoy...

MLOps

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

データセンターにおけるエネルギー効率最適化のための観測技術の活用

この記事では、データセンターにおけるエネルギー効率最適化のためのさまざまな可観測性技術と、ESG目標の達成に役立つ方法について探究します

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