Search Results RunPod

「RunPodを使用した生成的LLMsの実行 | サーバーレスプラットフォーム」

イントロダクションサーバーレスは、クラウドコンピューティングにおける画期的な戦略として浮上しています。開発者がアプリケーションの作成に完全に集中できる一方、基盤となるインフラストラクチャはクラウドプロバイダーが管理します。Generative AI Large Language Modelsは、これらの言語モデルが使用する高いGPU VRAMのため、ほとんどの開発者がローカルで実行できないため、Serverless GPUsの成長を後押ししています。RunPodは、リモートGPUサービスで人気が高まっているプラットフォームの1つです。RunPodは、GPUインスタンス、Serverless GPUs、APIエンドポイントなどのさまざまなコンピューティングサービスを提供することで、大規模な言語モデルを使用したアプリケーションの構築およびテストに強力なGPUへのアクセスを提供します。手頃な価格とさまざまなGPUの可能性があるため、リソース集約型の大規模言語モデルの実行には、RunPodでLLMsを学習してください。学習目標サーバーレスの概念と、LLMsで作業する開発者にとってなぜ役立つのかを学ぶ大規模言語モデルを実行するための高いGPU VRAMの必要性を理解するクラウドでGPUインスタンスを作成して言語モデルを実行する方法を学ぶ LLMのサイズに基づいてGPU VRAMを割り当てる方法を学ぶこの記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。サーバーレスとは何ですか？サーバーレスは、クラウドプラットフォームのサービス/メソッドであり、開発とアプリケーションの展開に必要なインフラストラクチャをオンデマンドで提供します。サーバーレスでは、アプリケーションの開発に集中し、クラウドプロバイダーに基盤の管理を任せることができます。AWS、Azure、GCPなどの多くのクラウドプラットフォームがこれらのサービスを提供しています。近年、サーバーレスGPUが人気を集めています。サーバーレスGPUは、メモリが不足している場合にクラウド上でGPUの計算能力を借りることです。大規模な言語モデルの導入以来、これらのサーバーレスプラットフォームは次々と台頭し、他のプラットフォームよりも優れたGPUサービスを提供しています。RunPodはそのようなサービスの1つです。 RunPodについて RunPodは、GPUインスタンス、Serverless…

「2024年に探索する必要のある10の最高のGPU」

イントロダクション人工知能（AI）、機械学習（ML）、深層学習（DL）の時代において、驚異的な計算リソースの需要は最高潮に達しています。このデジタル革命は私たちを未知の領域に駆り立て、データ駆動の洞察がイノベーションの鍵となる時代へと導いています。しかし、これらのフロンティアを開拓するためには、私たちの高まる野望に対応できるツールが必要です。魅惑的なクラウドGPUの世界へようこそ。これらのグラフィックス処理ユニット（GPU）は、単なる計算リソースに留まらず、限りないパワーのエンジンです。クラウドGPUは、重い前払いのハードウェア投資なしに、超コンピューティング能力を利用する非凡な能力をユーザーに提供します。このガイドは、主要なクラウドプロバイダーを舞台に、その強みや隠れた魅力を明らかにし、AI/ML/DLの旅をサポートします。最高のGPUの概要プロバイダー GPUオプション価格無料ティア特徴最適な用途 Amazon Web Services（AWS） T4、G4ad（Radeon Pro V520）オンデマンド＆スポットインスタンスはい（制限付き）多様なGPUオプション、広範なエコシステム大企業、高要求のワークロード Microsoft Azure T4、A100、V620、M60、MI25…

動くAI

「2023年はLLM（Large Language Models）の年だったとすれば、2024年はLMM（Large Multimodal Models）の年となるでしょう主な違いは、テキストと画像の認識による生成が行われることです...」

『Retrieval-Augmented GenerationとSelf-Hosted LLMsから期待されること』

この記事では、自己ホストされたLLMsとRAG技術を組み合わせてAIアプリケーションを開発する方法について学びます

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『Retrieval-Augmented GenerationとSelf-Hosted LLMsから期待されること』

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