AIの声 Voice Of AGI - Page 726

シンプルな人々が派手なニューラルネットワークを構築するための簡単な考慮事項

写真提供:Henry & Co. (Unsplash) 機械学習が産業のあらゆる分野に浸透するにつれて、ニューラルネットワークの注目度はこれまでにないほど高まってい...

ハギングフェイスの読書会、2021年2月 – Long-range Transformers

Efficient Transformersの分類法(TayらによるEfficient Transformers:サーベイ) 共著者:Teven Le Scao、Patrick Von Platen、Suraj Patil、Yacine Jernit...

Hugging Faceを使用してWav2Vec2を英語音声認識のために微調整する

Wav2Vec2は、自動音声認識(ASR)のための事前学習済みモデルであり、Alexei Baevski、Michael Auli、Alex Conneauによって2020年9月にリリースされました。 ...

Google Cloud上のサーバーレストランスフォーマーパイプラインへの私の旅

コミュニティメンバーのマクサンス・ドミニシによるゲストブログ投稿 この記事では、Google Cloudにtransformers感情分析パイプラインを展開するまでの道のり...

パートナーシップ:Amazon SageMakerとHugging Face

この笑顔をご覧ください! 本日、私たちはHugging FaceとAmazonの戦略的パートナーシップを発表しました。これにより、企業が最先端の機械学習モデルを活用し...

BigBirdのブロック疎な注意機構の理解

イントロダクション トランスフォーマーベースのモデルは、多くの自然言語処理タスクにおいて非常に有用であることが示されています。ただし、トランスフォー...

分散トレーニング:🤗 TransformersとAmazon SageMakerを使用して、要約のためにBART/T5をトレーニングする

見逃した場合: 3月25日にAmazon SageMakerとのコラボレーションを発表しました。これにより、最新の機械学習モデルを簡単に作成し、先進的なNLP機能をより速...

🤗 Accelerate のご紹介

🤗 アクセラレート あらゆる種類のデバイスで、生の PyTorch のトレーニングスクリプトを実行できます。 PyTorch の上位レベルの多くのライブラリは、分散ト...

CPU上でBERT推論をスケーリングアップする(パート1)

.centered { display: block; margin: 0 auto; } figure { text-align: center; display: table; max-width: 85%; /* デモです; 必要に応じていくつかの量 (p...

Hugging FaceモデルをGradio 2.0で使用して混在させる

Gradioブログからの転載。 Hugging Face Model Hubには、ユーザーによって提出された10,000以上の機械学習モデルがあります。フィンランド語と英語の翻訳や中...