複数の画像やテキストの解釈 AWS Inferentia
「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...
「Intuitivoは、AWS InferentiaとPyTorchを使用して、AI/MLのコストを節約しながら、より高いスループットを実現します」
「これは、インテュイティボの創設者兼ディレクターであるホセ・ベニテスと、インフラストラクチャの責任者であるマティアス...
AWS Inferentia2を使用して、安定したディフュージョンのパフォーマンスを最大化し、推論コストを低減します
生成型AIモデルは、最近の数ヶ月間で急速に成長しており、リアルなテキスト、画像、コード、音声の作成能力において印象的な...
「Amazon EC2 Inf1&Inf2インスタンス上のFastAPIとPyTorchモデルを使用して、AWS Inferentiaの利用を最適化する」
「ディープラーニングモデルを大規模に展開する際には、パフォーマンスとコストのメリットを最大限に引き出すために、基盤と...
AWSが開発した目的に特化したアクセラレータを使用することで、機械学習ワークロードのエネルギー消費を最大90%削減できます
従来、機械学習(ML)エンジニアは、モデルの学習と展開コストとパフォーマンスのバランスを取ることに焦点を当ててきました...
AWS Inferentia2は、AWS Inferentia1をベースにしており、スループットが4倍に向上し、レイテンシが10倍低減されています
機械学習モデル(MLモデル)のサイズ、特に生成AIにとって、大規模言語モデル(LLM)やファウンデーションモデル(FM)のサイ...
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