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「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用したLLMチャットアプリケーション— パート2 🚀」

前回のVoAGI記事（リンク🔗）の人気を受けて、LLMチャットアプリケーションの展開について詳しく説明しました皆様からのフィードバックを参考に、この第二部ではさらに高度な内容を紹介します

YOLOV8によるANPR

YOLO V8は、Ultralyticsチームによって開発された最新のモデルですこれまでの先行モデルと比べて精度と効率の両面で優れた状態にあります使いやすく、…

エントロピーに基づく不確実性予測

「最新のディープラーニングを使用して、複雑な脳データセット上で画像セグメンテーションを実行するという課題に直面し、神経画像とAIの研究科学者としてケンブリッジ大学で働いていました...」

「BERTをゼロからトレーニングする究極のガイド：はじめに」

「BERTの解説：NLPの景色を変えたモデルの定義と様々な応用」

ユーロトリップの最適化：遺伝的アルゴリズムとGoogle Maps APIによる巡回セールスマン問題の解決

「ユーロトリップ」などの映画を観た後のあの感じを思い出してくださいキャラクターたちが一生の冒険を通じて絵のようなヨーロッパの都市を素早く駆け抜ける様子は魅力的ですしかし、現実は即座に…

ExcelのVBAを使用してプロジェクトの更新トラッカーを作成する

よく私たちは仕事で複数のプロジェクトに関与していますそれぞれのプロジェクトには複数のタスクやサブタスクが含まれていますこれらのタスクとプロジェクトの進捗状況を追跡することは良い習慣です

FMOps / LLMOps：生成型AIの運用化とMLOpsとの違い

最近、私たちのほとんどの顧客は、大規模な言語モデル（LLM）に興味を持ち、生成型AIが彼らのビジネスを変革する可能性を考えていますしかし、このようなソリューションやモデルを通常の業務に取り入れることは容易ではありませんこの記事では、MLOpsの原則を使って生成型AIアプリケーションを運用化する方法について説明しますこれにより、基盤モデル運用（FMOps）が実現されますさらに、私たちはテキストからテキストへの生成型AIの一般的な使用例であるテキスト生成（LLMOps）とFMOpsのサブセットであるLLM運用（LLMOps）について詳しく掘り下げます以下の図は、私たちが話し合うトピックを示しています

AIの生成体験を向上させる Amazon SageMakerホスティングでのストリーミングサポートの導入

「Amazon SageMakerリアルタイム推論を通じたレスポンスストリーミングの提供を発表し、大変興奮していますこれにより、チャットボット、仮想アシスタント、音楽ジェネレータなどの生成型AIアプリケーションのインタラクティブな体験を構築する際に、SageMakerリアルタイム推論を使用してクライアントに連続的に推論レスポンスをストリーミングできるようになりましたこの新機能により、レスポンス全体が生成されるのを待つのではなく、利用可能な場合にすぐにレスポンスをストリーミング開始できますこれにより、生成型AIアプリケーションの最初のバイトまでの時間を短縮できますこの記事では、インタラクティブなチャットのユースケースに対して、新しいレスポンスストリーミング機能を使用したSageMakerリアルタイムエンドポイントを使用してストリーミングWebアプリケーションを構築する方法を紹介しますサンプルデモアプリケーションのUIにはStreamlitを使用しています」

「クラシック音楽の作曲家を識別するためのオーディオ分類パイプラインの作成」

「クラシック作曲音楽の著者を特定することは、トレーニングされた人間の実践者にとっては簡単なタスクのように思えるかもしれませんが、機械学習アルゴリズムにとってはそうではないかもしれませんその困難を克服するためには…」

「強化学習を使用してLeetcodeの問題を解決する」

最近、leetcodeで「障害物を排除したグリッド内の最短経路」に関する質問に出会いました障害物を排除したグリッド内の最短経路問題は、最短経路を見つけることを目的としています...

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