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フラッシュアテンション：基本原則の解説

フラッシュアテンションは、2022年に提案された効率的かつ正確なTransformerモデルの高速化技術ですメモリの読み書き操作を認識することで、FlashAttentionは実行速度を2〜4倍に高速化します...

「Kubernetesに対応した無限スケーラブルストレージ」

時には、ただ機能するストレージが必要ですCephを使用して、Kubernetesクラスタで無限にスケーリング可能な複製ストレージを取得する方法を学びましょう！確実に動作することを確認するために、ノードを破壊しましょう💥

Distributed Tracing Best Practices’の日本語訳は以下の通りです： 分散トレーシングのベストプラクティス

分散トレーシングは現代の観測スタックでの定番となっていますマイクロサービスへの移行に伴い、私たちはサービス同士の相互作用を観測する新しい方法が必要でした

Transformers.jsを使用してMLを搭載したウェブゲームの作成

このブログ記事では、ブラウザ上で完全に動作するリアルタイムのMLパワードWebゲーム「Doodle Dash」を作成した方法を紹介します（Transformers.jsのおかげで）。このチュートリアルの目的は、自分自身でMLパワードのWebゲームを作成するのがどれだけ簡単かを示すことです… ちょうどOpen Source AI Game Jam（2023年7月7日-9日）に間に合います。まだ参加していない場合は、ぜひゲームジャムに参加してください！ ビデオ：Doodle Dashデモビデオ クイックリンク デモ：Doodle Dash ソースコード：doodle-dash ゲームジャムに参加：Open Source AI Game Jam 概要 始める前に、作成する内容について話しましょう。このゲームは、GoogleのQuick, Draw!ゲームに触発されており、単語とニューラルネットワークが20秒以内にあなたが描いているものを推測するというものです（6回繰り返し）。実際には、彼らのトレーニングデータを使用して独自のスケッチ検出モデルを訓練します！オープンソースは最高ですよね？ 😍 このバージョンでは、1つのプロンプトずつできるだけ多くのアイテムを1分間で描くことができます。モデルが正しいラベルを予測した場合、キャンバスがクリアされ、新しい単語が与えられます。タイマーが切れるまでこれを続けてください！ゲームはブラウザ内でローカルに実行されるため、サーバーの遅延について心配する必要はありません。モデルはあなたが描くと同時にリアルタイムの予測を行うことができます… 🤯…

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