Learn more about Search Results リポジトリ - Page 59

ChatGPTを忘れてください、この新しいAIアシスタントは圧倒的に進んでおり、あなたの働き方を永遠に変えるでしょう

「あなたはこの高速AIアプリケーションに慣れていないと思いますが、柔軟性と使いやすさ、正確な結果を提供します」

ML MonorepoのPantsでの組織化

「プロジェクト間でユーティリティコードの一部をコピー＆ペーストしたことがありますか？その結果、同じコードの複数のバージョンが異なるリポジトリに存在することになりましたか？または、データを保存するGCPバケットの名前が更新された後、数十のプロジェクトにプルリクエストを行わなければなりませんでしたか？上記のような状況はあまりにも頻繁に発生します...」

「Amazon SageMakerとSalesforce Data Cloudの統合を使用して、SalesforceアプリをAI/MLで強化しましょう」

この投稿は、Salesforce Einstein AIの製品ディレクターであるダリル・マーティスと共同執筆されたものですこれは、Salesforce Data CloudとAmazon SageMakerの統合について議論するシリーズの2回目の投稿です第1部では、Salesforce Data CloudとEinstein StudioのSageMakerとの統合が企業が安全にSalesforceデータにアクセスできるようにする方法を示しています

「Stitch FixにおけるMLプラットフォーム構築からの学び」

この記事は元々、MLプラットフォームポッドキャストのエピソードであり、Piotr NiedźwiedźとAurimas GriciūnasがMLプラットフォームの専門家と一緒に、デザインの選択肢、ベストプラクティス、具体的なツールスタックの例、そして最高のMLプラットフォームの専門家からの実世界の学びについて話し合っていますこのエピソードでは、Stefan KrawczykがMLを構築する際に得た学びを共有しています...

推論エンドポイントを使用して、短時間でMusicGenを展開する

MusicGenは、テキストのプロンプトとオプションのメロディを入力として、音楽を出力する強力な音楽生成モデルです。このブログポストでは、MusicGenを使用して音楽を生成する方法をInference Endpointsを使用して説明します。 Inference Endpointsを使用すると、カスタムハンドラと呼ばれるカスタム推論関数を記述することができます。これは、モデルがtransformersの高レベル抽象pipelineで直接サポートされていない場合に特に便利です。 transformersのパイプラインは、transformersベースのモデルを使用して推論を実行するための強力な抽象化を提供しています。Inference Endpointsは、わずか数回のクリックでモデルを簡単にデプロイするために、パイプラインAPIを活用しています。ただし、Inference Endpointsは、パイプラインを持たないモデルや、さらには非トランスフォーマーモデルをデプロイするためにも使用できます。これは、カスタムハンドラと呼ばれるカスタム推論関数を使用して実現されます。 これをMusicGenの例を使用してプロセスをデモンストレーションしましょう。MusicGenのカスタムハンドラ関数を実装してデプロイするためには、以下の手順が必要です: 提供したいMusicGenリポジトリを複製する。 handler.pyとrequirements.txtにカスタムハンドラとその依存関係を記述し、複製したリポジトリに追加する。 そのリポジトリにInference Endpointを作成する。 または、単に最終結果を使用してカスタムのMusicGenモデルリポジトリをデプロイすることもできます。その場合は、上記の手順に従うだけです 🙂 さあ、始めましょう！ まず、facebook/musicgen-largeリポジトリを自分のプロフィールに複製します。 次に、handler.pyとrequirements.txtを複製したリポジトリに追加します。まず、MusicGenでの推論の実行方法を見てみましょう。 from transformers import AutoProcessor, MusicgenForConditionalGeneration processor =…

「私たちの独占的なDockerチートシートをチェックしてください！」

はじめに Dockerは、コンテナを使用してアプリケーションのビルド、配布、実行のプロセスを簡素化するオープンソースのプラットフォームです。コンテナを使用することで、開発者はアプリケーションとその依存関係をパッケージ化し、異なる環境でポータブルかつ一貫性のあるものにすることができます。このDockerチートシートは、Dockerを効果的に使用するための必要なコマンドと概念のクイックリファレンスガイドを提供します。 Dockerとは何ですか？ Dockerは、開発者が独立したコンテナ内でアプリケーションを作成、デプロイ、管理するためのコンテナ化プラットフォームです。これらのコンテナには、アプリケーションコード、ランタイム、ライブラリ、および依存関係がパッケージ化されており、さまざまなシステムでの一貫性と効率性が確保されています。 詳細はこちら：初心者向けDocker完全ガイド Dockerのアーキテクチャ Dockerはクライアントサーバーアーキテクチャに従います： Dockerクライアント： Dockerデーモンと対話するためのコマンドラインツール。 Dockerデーモン： Dockerコンテナのビルド、実行、管理を担当するバックグラウンドサービス。 Dockerイメージ： コンテナを作成するための読み取り専用テンプレート。 Dockerコンテナ： Dockerイメージの実行インスタンス。 Dockerレジストリ： Dockerイメージの保存と配布を行うリポジトリ。 Dockerのインストール システムにDockerをインストールするには、オペレーティングシステムに適切な手順に従ってください。以下はWindowsおよびMacOSの手順です。 Windows システム要件の確認 Windows 10 64ビット：Pro、Enterprise、またはEducationエディション…

車両ルーティング問題 正確な解法とヒューリスティック解法

「車両ルーティング問題（VRP）は、与えられた一連の顧客をサービスするために、車両のフリートが実行する最適なルートセットを決定することを目指していますその多くの応用と挑戦的な性質により…」

AWSの知的ドキュメント処理を生成AIで強化する

「データの分類、抽出、分析は、大量の文書を扱う組織にとって困難な課題です従来の文書処理ソリューションは手作業が必要であり、高価でエラーが発生しやすく、スケーラビリティにも難がありますAWSのインテリジェントドキュメントプロセッシング（IDP）は、Amazon TextractなどのAIサービスを活用することで、業界をリードする機械学習（ML）技術を迅速かつ効果的に活用できます」

Amazon SageMakerとAmazon Rekognitionを使用して、画像内の車の位置を検出するためのコンピュータビジョンモデルを構築してトレーニングする

コンピュータビジョン（CV）は、機械学習（ML）とディープラーニングの最も一般的な応用の一つです使用例は、自動運転車、ソーシャルメディアプラットフォームでのコンテンツモデレーション、がん検出、自動欠陥検出などがありますAmazon Rekognitionは、オブジェクト検出、ビデオセグメント検出、コンテンツモデレーションなどのCVタスクを実行できる、完全に管理されたサービスです

『DeepHowのCEO兼共同創業者、サム・ジェン氏によるインタビューシリーズ』

ディープハウのCEO兼共同創設者であるサム・ジェンは、著名な投資家から支持される急速に進化するスタートアップを率いていますディープハウは革新的なAIパワーを持つビデオ中心の知識の収集と転送プラットフォームで、熟練した労働力のトレーニングを革新していますディープハウの前に、サムはシーメンスで10年以上にわたり、さまざまな産業でデジタルイノベーションを推進しました彼の傑出したプロジェクトには、クラウドデジタル[…]があります

Find the right Blockchain Investment for you

Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.

Advertising with us