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「Amazon SageMakerを使用してクラシカルなMLとLLMsを簡単にパッケージ化し、デプロイする方法 – パート1：PySDKの改善」

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが迅速かつ簡単に、いかなるスケールでも機械学習（ML）モデルを構築、トレーニング、展開できるようにする完全管理型サービスですSageMakerは、モデルをAPI呼び出しを介して直接本番環境に展開することを簡単にしますモデルはコンテナにパッケージ化され、堅牢かつスケーラブルな展開が可能です尽管[...]

「Googleは、Raspberry Pi向けにMediaPipeを導入し、デバイス内の機械学習のための使いやすいPython SDKを提供します」

組み込みシステムでの機械学習（ML）ツールへの需要が急速に増加するに伴い、研究者たちはRaspberry Piシングルボードコンピュータで作業する開発者を支援する革新的なソリューションを提案しました。新しいフレームワークであるMediaPipe for Raspberry Piは、さまざまなMLタスクを容易にするために特別に設計されたPythonベースのソフトウェア開発キット（SDK）を提供します。この開発は、オンデバイスMLの領域での重要な進歩であり、簡素化された効率的なツールの必要性に対応しています。オンデバイス機械学習の登場により、開発者は資源の制約や複雑さに直面しています。ホビーユーザーやプロフェッショナルの間で人気のあるRaspberry Piは、プロジェクトで機械学習の力をシームレスに活用するための包括的なSDKが不足していました。アクセス可能なツールの不足は、使いやすいソリューションの必要性を促しました。 MediaPipe for Raspberry Piの導入前、開発者はしばしば一般的な機械学習フレームワークをRaspberry Piデバイスの能力に合わせて適応させることに苦労しました。このプロセスはしばしば複雑で、MLアルゴリズムとハードウェアの制約についての深い理解を求められました。この課題は、Raspberry Piエコシステムに明示的に対応するSDKの必要性によってさらに深刻化しました。さまざまな機関の研究者たちは、これらの問題に対処する画期的なフレームワークを発表しました。MediaPipe for Raspberry Pi SDKは、オンデバイスML開発を合理化するための共同の取り組みから生まれました。このフレームワークは、オーディオ分類、テキスト分類、ジェスチャー認識など、さまざまな機械学習タスクを容易にするPythonベースのインターフェースを提供しています。その導入は、あらゆるバックグラウンドの開発者がRaspberry Piプロジェクトに機械学習をシームレスに統合するための重要な飛躍を意味しています。 MediaPipe for Raspberry Piは、組み込みシステム上での機械学習の実装の複雑さを処理する事前構築されたコンポーネントを提供することで、開発プロセスを簡素化します。SDKはOpenCVとNumPyとの統合によってその機能をさらに向上させます。フレームワークは、オーディオ分類、顔のランドマーク、画像分類など、さまざまなアプリケーションをカバーするPythonのサンプルを提供することで、プロジェクトを素早く始めることができます。さらに、開発者はRaspberry Piデバイス上での最適なパフォーマンスを確保するために、ローカルに保存されたMLモデルを使用することが推奨されています。…

「OpenAIを任意のLLM（Language Model）と交換し、すべてを1行で行うことを想像してください！Genoss GPTに会ってください：OpenAI SDKと互換性のあるAPIで、GPT4ALLなどのオープンソースモデルをベースにして構築されています」

Genoss GPTは、何千行ものコードとテキストの何千行もの改善を経て洗練された最新の言語モデルです。そのため、従来の言語モデルよりもより整理された、より情報的で、より創造的なコンテンツを生成することができます。Genossは、GPT 3.5や4のようなプロプライエタリなOpenAIモデルをGPT4ALLのような無料のモデルで置き換えるための革新的なオープンソースプロジェクトです。 Genoss GPTはまだ開発中ですが、初期の結果は期待されています。それは、会話型チャットボットの作成、オリジナルのフィクションの制作、外国語の解釈などに活用されています。 Genoss GPTは複雑なクエリを理解し、回答する能力が非常に注目されています。”自然の美しさについての詩を書いてください”というプロンプトを与えられた場合、システムは両方の基準を満たす作品を生成することができます。 Genoss GPTはまだ開発中ですが、人間とコンピュータのインタラクションにおいて画期的な変化をもたらす可能性があります。それは、チャットボット、ライティングアプリケーション、翻訳プログラムに組み込まれ、それらをよりスマートで効果的なものにすることができるかもしれません。 Genoss GPTの利点には以下があります： Genoss GPTは、従来の言語モデルが生成するテキストよりもより一貫性があり情報量が多いテキストを生成します。その優れた言語理解能力は、大量のテキストとコードの訓練によるものです。より創造的なテキストを生成することも、Genoss GPTの強みです。これは、単一の形式だけでなく、さまざまな形式の創造的な文章のパターンを認識するように訓練されているためです。 Genoss GPTは複雑なクエリを理解し、回答することができるため、優れた選択肢となります。これは、従来のモデルよりも言語理解能力が優れているためです。 Genoss GPTの使用例： Genoss GPTは、よりスマートなチャットボットの開発に活用される可能性があります。これにより、チャットボットはユーザーとより自然な会話を行い、より関連性の高いデータを提供することができるでしょう。ライター向けツール：Genoss GPTは、より効果的なライティング支援ツールの開発に活用することができます。これにより、ユーザーはよりオリジナルで洞察に富んだ文章を作成することができます。 Genoss…

「エンパワーリング・インサイト：マイクロソフトのデータ分析のためのファブリックの潜在能力を解き放つ」

「Microsoft Fabricを探索することは、SQLサーバー以来の最も重要なデータプラットフォームの革新ですその構成要素、利点、および採用洞察を探索してください」

チャットGPTプラグインとの安全なインタラクションの変換ガイド

イントロダクションかつては静的なコンテンツの領域であったChatGPTは、ChatGPTプラグインの注入によって革命的な変革を遂げています。これらのプラグインは仮想の鍵として機能し、デジタルストーリーテリングの未踏の領域を開拓し、ユーザーエンゲージメントを再構築しています。このガイドでは、ChatGPTプラグインがブログの世界にシームレスに統合される過程を探求し、創造性を育み、コミュニティを構築し、絶えず変化する景観での進歩を予測する可能性を明らかにします。学習目標 ChatGPTプラグインを有効化およびインストールする手順を学び、言語モデルの機能を向上させる方法を理解する。 ChatGPTプラグインのアクティブなステータスを確認し、シームレスなユーザーエクスペリエンスのためにそのパフォーマンスを監視する方法を理解する。 APIキーの取得と必要なパッケージのインストールを含む、アプリケーションにChatGPTプラグインを統合するための簡略化されたガイドを探索する。医療、金融、製造などの実際の応用に焦点を当て、ChatGPTプラグインが効率と意思決定に与える影響を示す。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 ChatGPTプラグインの世界に飛び込むことは、会話ツールキットに個人のタッチを加えることと同じです。これらのモジュール拡張機能は、ユーザーが相互作用を調整し、特定のブログ目標を達成する力を与えています。コンテンツを生成するだけでなく、オーディエンスに対してユニークでダイナミックな体験を作り上げることに関わるのです。 ChatGPTプラグインの変革的な役割 ChatGPTプラグインの変革的な役割について掘り下げることで、ユーザーエンゲージメントへのその変革的な影響が明らかになります。ChatGPTは単体の形態で印象的な自然言語処理を提供しますが、プラグインは専門機能を導入することにより、その体験をさらに向上させます。これらの機能は、トリガーされる応答や文脈に気を配った相互作用から外部APIによるリアルタイム情報の取得まで、さまざまなものです。この革新的なダイナミックは、静的な会話モデルから多目的かつ適応性のあるツールへの進化を示しており、ChatGPTとの相互作用の方法において新たな次元を開くものです。これらのプラグインの具体的な内容に探求していくことで、会話型AIの世界を再構築する可能性がますます明らかになります。プラグインの影響を活用する私たちの探求では、これらの多才なツールの深い意義と安定性を慎重に検証します。ChatGPTプラグインが重要であり続ける理由を探求し、ユーザーとの相互作用の形成と豊かさを探ります。このセクションでは、ChatGPTフレームワーク内でChatGPTプラグインの安定性を詳細に検証し、その信頼性と堅牢性について洞察を提供します。これらのプラグインの影響を探ることによって、さまざまな会話シナリオでの安定したパフォーマンスと重要性について包括的な理解を提供することを目指しています。制約と技術の理解実践的な側面について見てみましょう。安定性と制約は重要な考慮事項です。これらのプラグインはChatGPTフレームワーク内でどのように動作するのでしょうか？ニュアンスを理解し、エクスペリエンスを最適化し、情報を得るための情報を得るための知識を活用しましょう。同時に使用できるプラグインの数にはどのような制約がありますか？効果的なカスタマイズに関する実践的な考慮事項を探索しましょう。 ChatGPTプラグインの能力とパフォーマンスに影響を与える、GPT-4の興味深い影響について。基礎となるモデルの次のイテレーションとして、GPT-4の進歩はプラグインの機能に影響を与えます。この探求により、技術の発展がChatGPTプラグインの機能にどのように影響するかが示されます。これらの制約と技術的なニュアンスを包括的に理解することで、ユーザーはChatGPTプラグインの領域を知識を活用して安全かつ効果的に進めることができます。安全性とモニタリング安全性は最重要です。ChatGPTプラグインに関連する安全性について掘り下げ、安全な相互作用のための対策を概説します。安全性に関するよくある質問について、簡潔なFAQ形式で説明し、分かりやすさと安全性を築き上げます。 ChatGPTプラグインの安全性に焦点を当てたよくある質問（FAQ）を提示します。これらはChatGPT体験にプラグインを組み込むことに関するユーザーの疑問をカバーします。FAQは、安全に関する側面に関する明確化を求めるユーザーにとって貴重なリソースとなります。このステップバイステップの検証ガイドにより、ユーザーは自分のプラグインが会話に積極的に貢献していることを確認できるようになります。安全性を重視し、効果的なモニタリングのためのツールを提供することで、このセクションではユーザーがChatGPTプラグインの世界を安全かつ自信を持って進むために必要な知識を提供します。費用、アクセス、およびインストール…

『Amazon SageMaker を使用して、Talent.com の ETL データ処理を効率化する』

この投稿では、Talent.comでの求人推薦モデルのトレーニングと展開のために開発したETLパイプラインについて説明します当社のパイプラインは、大規模なデータ処理と特徴抽出のためにSageMaker Processingジョブを使用して効率的なデータ処理を行います特徴抽出コードはPythonで実装されており、一般的な機械学習ライブラリを使用してスケーラブルな特徴抽出を行うため、コードをPySparkを使用する必要はありません

GoogleのAIスタジオ：ジェミニの創造的な宇宙への入り口！

Googleは、AI Studioの発売を通じて、開発者向けの画期的な革新を実現しました。このWebベースのプラットフォームは、Gemini AIモデルへのシームレスなアクセスを提供することを目指しています。この革新により、Gemini Proの先進的な自然言語生成能力を活用して、チャットボット、アプリケーション、さまざまなソフトウェアの開発と展開が革新されることになります。 AIスタジオのお披露目- Geminiエコシステムへの入り口 AI Studio（以前はMakerSuiteとして知られる）は、Googleの広範なGeminiエコシステムへの重要な入り口として立ち上がっています。開発者は、Gemini Proと今後のGemini Ultraモデルの力を利用するチャンスがあります。無料の使用クォータ、コードライブラリ、必要なツールを提供するAIスタジオは、クリエイティブな創造とアプリケーションの公開に適した環境を提供します。改良と価格設定の構造この改良されたプラットフォームは、以前のものと比べて重要な改善が加えられており、セーフティ、プロンプト、出力スタイルの調整コントロールを備えています。価格設定は、OpenAIのGPT-3.5 Turbo LLMと競合するよう戦略的に位置付けられており、透明性とアクセシビリティが確保されています。開発者は、Gemini Proモデルの入力1,000文字あたり0.00025ドル、出力1,000文字あたり0.0005ドルの公正な価格設定を期待することができます。開発者の体験 Google AI Studioは、使いやすいインターフェースで開発プロセスを簡素化します。開発者は、モデルを選択し、クリエイティブなパラメータを微調整し、トーンやスタイルの指示をシームレスに統合することができます。一分間あたり60リクエストの無料クォータが提供されるため、開発者は制約なくアイデアを繰り返すことができます。AI Studioからコードへの移行も容易に行えるため、さまざまな開発環境でスムーズなワークフローが実現できます。 Vertex AIとの統合と将来のロードマップ AI Studioの注目すべき特長の一つは、GoogleのVertex…

デシAIはDeciLM-7Bを紹介します：超高速かつ超高精度の70億パラメータの大規模言語モデル（LLM）

技術の進化が絶えず進む中で、言語モデルは欠かせない存在となりました。これらのシステムは高度な人工知能によって動力を得ており、デジタルプラットフォームとのインタラクションを向上させます。LLM（Language Models）は人間の言語の理解と生成を促進し、人間のコミュニケーションと機械の理解とのギャップを埋めるために設計されています。技術の進歩により、言語モデルは情報処理、コミュニケーション、問題解決においてますます重要な役割を果たすデジタル時代を迎えました。最近、Deciは7兆パラメータクラスで利用可能な高精度高速な革新的なモデルであるDeciLM-7Bを導入しました。Apache 2.0でライセンスされたこのモデルは、7兆パラメータクラスで類を見ない精度と速度を誇る新世代の言語モデルの最前線に立っています。このモデルは、言語処理の進歩と変革の力を備えています。 DeciLM-7BはThe Open Language Model Leaderboardにおいて61.55の印象的な平均スコアを記録しています。これは、DeciLM-7Bが7兆パラメータクラスで最も先進的なベース言語モデルであり、さまざまなアプリケーションにおいて改善された精度と信頼性を提供していることを示しています。Mistral 7Bは、Arc、HellaSwag、MMLU、Winogrande、GSM8Kを含むいくつかのベンチマークで従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 DeciLM-7Bは単に精度が高いだけでなく、驚異的な速度能力を持っています。Mistral 7Bに比べてスループットが83%向上し、Llama 2 7Bに比べて139%も向上しています。DeciLM-7Bは言語モデルの効率性の基準を引き上げています。PyTorchのベンチマークでは、Mistral 7BおよびLlama 2 7Bよりも1.83倍および2.39倍のスループットを示しており、その優位性がハイライトされています。 DeciLM-7BとInfery、Decが開発した推論SDKの相乗効果により、vLLMを使用したMistral 7Bに比べて4.4倍の速度向上が実現され、コスト効果の高い大量ユーザーインタラクションの可能性が提供されます。 DeciLM-7BはNASパワードエンジン、AutoNACを活用しています。このモデルは複雑な好み最適化手法なしで、上位の7兆パラメータの説明モデルの中で優れた性能を発揮します。研究者たちは、DeciLM-7BとInfery-LLMが革新的な変化をいくつかの産業にもたらす可能性を持つアプリケーションを持っていることを強調しています。これら2つは、リアルタイムのチャットボットによるハイボリューム顧客サービスの向上と、医療、法律、マーケティング、ファイナンスなどのテキスト重視の専門分野におけるワークフロー自動化を革新します。まとめると、DeciLM-7Bは大規模な言語モデルにおける重要なモデルです。精度と効率性だけでなく、アクセシビリティと多様性においても言語モデルが優れていることを示しています。技術の進化につれて、DeciLM-7Bのようなモデルはデジタル世界を形作る上でますます重要になっています。これらのモデルは未来に向けた無数の可能性を示してくれます。技術の進歩とともに、これらのモデルはますます重要になり、デジタルフロンティアの多岐にわたる選択肢を展望する魅力的かつ広大な予感を私たちにもたらしてくれます。

「QLoRAを使ってLlama 2を微調整し、AWS Inferentia2を使用してAmazon SageMakerに展開する」

この記事では、パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）手法を使用してLlama 2モデルを微調整し、AWS Inferentia2上でファインチューニングされたモデルを展開する方法を紹介します AWS Neuronソフトウェア開発キット（SDK）を使用してAWS Inferentia2デバイスにアクセスし、その高性能を活用しますその後、[…]の動力を得るために、大きなモデル推論コンテナを使用します

開発者と企業は、Gemini Proで構築する時です

「ジェミニプロは、開発者や企業がAIアプリケーションを構築するために利用可能です」

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