AIの声 Voice Of AGI - Page 738

データセットとモデルにおけるDOI(デジタルオブジェクト識別子)の紹介

私たちの使命は、良い機械学習を民主化することです。それには、MLモデルやデータセットの再現性を高め、より良くドキュメント化し、使いやすく共有できるよ...

最適化ストーリー:ブルーム推論

この記事では、bloomをパワーアップする効率的な推論サーバーの裏側について説明します。 数週間にわたり、レイテンシーを5倍削減し(スループットを50倍に増...

🧨 JAX / Flax での安定した拡散!

🤗 Hugging Face Diffusersはバージョン0.5.1からFlaxをサポートしています!これにより、Colab、Kaggle、またはGoogle Cloud PlatformなどのGoogle TPU上で...

ハギングフェイス推論エンドポイントの始め方

機械学習モデルのトレーニングは非常に簡単になりました。特に、事前学習済みモデルと転移学習の台頭により、簡単なことが多いです。もちろん、時にはそれほ...

MTEB 大規模テキスト埋め込みベンチマーク

MTEBは、さまざまな埋め込みタスクでテキスト埋め込みモデルのパフォーマンスを測定するための大規模ベンチマークです。 🥇リーダーボードは、さまざまなタス...

PyTorch DDPからAccelerateへ、そしてTrainerへ簡単に分散トレーニングをマスターしましょう

全般的な概要 このチュートリアルでは、PyTorchと単純なモデルのトレーニング方法について基本的な理解があることを前提としています。分散データ並列処理(D...

🤗評価による言語モデルのバイアスの評価

大規模な言語モデルのサイズと能力は過去数年間で大幅に向上していますが、これらのモデルとそのトレーニングデータに刻み込まれたバイアスへの懸念も同様に...

🤗 Optimum IntelとOpenVINOでモデルを高速化しましょう

昨年7月、インテルとHugging Faceは、Transformerモデルのための最新かつシンプルなハードウェアアクセラレーションツールの開発で協力することを発表しまし...

マルチリンガルASRのためのWhisperの調整を行います with 🤗 Transformers

このブログでは、ハギングフェイス🤗トランスフォーマーを使用して、Whisperを任意の多言語ASRデータセットに対して細かく調整する手順を段階的に説明します...

Diffusersを使用したDreamboothによる安定した拡散のトレーニング

ドリームブースは、特殊なファインチューニングの形式を使用して、安定拡散に新しい概念を教えるための技術です。一部の人々は、素晴らしい状況に自分自身を...