დღეს, მოხარულნი ვართ, გაუწყოთ „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“ (Train on DGX Cloud) გაშვების შესახებ, რაც Hugging Face Hub-ის ახალი სერვისია და ხელმისაწვდომი იქნება Enterprise Hub-ის ორგანიზაციებისთვის. „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“ აადვილებს ღია მოდელების გამოყენებას NVIDIA DGX Cloud-ის დაჩქარებულ გამოთვლით ინფრასტრუქტურასთან ერთად. ჩვენ ერთობლივად შევქმენით „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“, რათა Enterprise Hub-ის მომხმარებლებს შეეძლოთ მარტივად მიიღონ წვდომა უახლეს NVIDIA H100 Tensor Core GPU-ებზე, პოპულარული გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელების, როგორიცაა Llama, Mistral და Stable Diffusion, დასახვეწად სულ რამდენიმე დაწკაპუნებით Hugging Face Hub-ის ფარგლებში. ეს ახალი გამოცდილება აფართოებს შარშან გამოცხადებულ სტრატეგიულ პარტნიორობას, რომელიც მიზნად ისახავდა ღია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელების წვრთნისა და განთავსების გამარტივებას NVIDIA-ს დაჩქარებულ გამოთვლებზე. ერთ-ერთი მთავარი პრობლემა, რომელსაც დეველოპერები და ორგანიზაციები აწყდებიან, არის GPU-ების ხელმისაწვდომობის სიმწირე და ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისთვის საწვრთნელი სკრიპტების წერის, ტესტირებისა და გამართვის შრომატევადი სამუშაო. „ტრენინგი DGX Cloud-თან“ (Train with DGX Cloud) გვთავაზობს მარტივ გადაწყვეტას ამ გამოწვევებისთვის, უზრუნველყოფს NVIDIA GPU-ებზე მყისიერ წვდომას, დაწყებული H100-ით NVIDIA DGX Cloud-ზე. გარდა ამისა, „ტრენინგი DGX Cloud-თან“ გთავაზობთ კოდის გარეშე საწვრთნელი სამუშაოს შექმნის მარტივ გამოცდილებას, რომელიც აღჭურვილია Hugging Face AutoTrain-ით და Hugging Face Spaces-ით. Enterprise Hub-ის ორგანიზაციებს შეუძლიათ თავიანთ გუნდებს მისცენ მყისიერი წვდომა მძლავრ NVIDIA GPU-ებზე, გადაიხდიან მხოლოდ წუთში მოხმარებული გამოთვლითი ინსტანციებისთვის, რომლებიც გამოყენებულია მათ საწვრთნელ სამუშაოებში. „ტრენინგი DGX Cloud-ზე არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელების წვრთნის უმარტივესი, უსწრაფესი და ყველაზე ხელმისაწვდომი გზა, რომელიც აერთიანებს მძლავრ GPU-ებზე მყისიერ წვდომას, გადახდას მოხმარების მიხედვით და კოდის გარეშე წვრთნას,“ — ამბობს აბჰიშეკ ტაკური, Hugging Face AutoTrain-ის შემქმნელი. „ეს რევოლუციურ ცვლილებას მოახდენს მონაცემთა მეცნიერებისთვის მთელ მსოფლიოში!“ „Hugging Face Autotrain-ის დღევანდელი გაშვება, რომელიც DGX Cloud-ის მიერ არის უზრუნველყოფილი, წარმოადგენს მნიშვნელოვან ნაბიჯს AI მოდელების წვრთნის გამარტივებისკენ,“ — განაცხადა ალექსის ბიორლინმა, DGX Cloud-ის ვიცე-პრეზიდენტმა, NVIDIA-ში. „NVIDIA-ს ხელოვნური ინტელექტის სუპერკომპიუტერის ღრუბელში ინტეგრირებით Hugging Face-ის მომხმარებლისთვის მოსახერხებელ ინტერფეისთან, ჩვენ ორგანიზაციებს ვაძლევთ საშუალებას დააჩქარონ თავიანთი ხელოვნური ინტელექტის ინოვაცია.“ Hugging Face-ის მოდელების წვრთნა NVIDIA DGX Cloud-ზე არასოდეს ყოფილა ასეთი მარტივი. ქვემოთ იხილავთ ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქციას Mistral 7B-ის დასახვეწად. შენიშვნა: „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“-ის გამოსაყენებლად საჭიროა გქონდეთ წვდომა ორგანიზაციაზე Hugging Face Enterprise-ის გამოწერით. „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“ შეგიძლიათ იპოვოთ მხარდაჭერილი გენერაციული AI მოდელების გვერდზე. ის ამჟამად მხარს უჭერს შემდეგი მოდელის არქიტექტურებს: Llama, Falcon, Mistral, Mixtral, T5, Gemma, Stable Diffusion და Stable Diffusion XL. გახსენით „ტრენინგი“ (Train) მენიუ და აირჩიეთ „NVIDIA DGX Cloud“ – ეს გახსნის ინტერფეისს, სადაც შეგიძლიათ აირჩიოთ თქვენი Enterprise ორგანიზაცია. შემდეგ, დააწკაპუნეთ „ახალი Space-ის შექმნა“ (Create new Space). „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“-ის პირველად გამოყენებისას, სერვისი შექმნის ახალ Hugging Face Space-ს თქვენი ორგანიზაციის ფარგლებში, რათა გამოიყენოთ AutoTrain საწვრთნელი სამუშაოების შესაქმნელად, რომლებიც შესრულდება NVIDIA DGX Cloud-ზე. როდესაც მოგვიანებით მოგინდებათ სხვა საწვრთნელი სამუშაოს შექმნა, ავტომატურად გადამისამართდებით არსებულ AutoTrain Space-ზე. AutoTrain Space-ში შესვლის შემდეგ, შეგიძლიათ შექმნათ თქვენი საწვრთნელი სამუშაო ტექნიკის (Hardware), საბაზისო მოდელის (Base Model), ამოცანის (Task) და წვრთნის პარამეტრების (Training Parameters) კონფიგურაციით. ტექნიკისთვის შეგიძლიათ აირჩიოთ NVIDIA H100 GPU-ები, რომლებიც ხელმისაწვდომია 1x, 2x, 4x და 8x ინსტანციებში, ან L40S GPU-ები (მალე). საწვრთნელი მონაცემთა ნაკრები უშუალოდ უნდა აიტვირთოს „საწვრთნელი ფაილების ატვირთვა“ (Upload Training File(s)) არეალში. ამჟამად მხარდაჭერილია CSV და JSON ფაილები. დარწმუნდით, რომ სვეტების რუკვა სწორია ქვემოთ მოცემული მაგალითის მიხედვით. წვრთნის პარამეტრებისთვის, შეგიძლიათ უშუალოდ შეცვალოთ JSON კონფიგურაცია მარჯვენა მხარეს, მაგალითად, ეპოქების რაოდენობის შეცვლა 3-დან 2-მდე. როდესაც ყველაფერი დაყენებულია, შეგიძლიათ დაიწყოთ წვრთნა ღილაკზე „წვრთნის დაწყება“ (Start Training) დაწკაპუნებით. AutoTrain ახლა დაადასტურებს თქვენს მონაცემთა ნაკრებს და მოგთხოვთ წვრთნის დადასტურებას. წვრთნის მონიტორინგი შეგიძლიათ Space-ის „ჟურნალების“ (logs) გახსნით. მას შემდეგ, რაც თქვენი წვრთნა დასრულდება, თქვენი დახვეწილი მოდელი აიტვირთება ახალ პირად რეპოზიტორიუმში, თქვენს მიერ არჩეულ namespace-ში Hugging Face Hub-ზე. „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“ დღესვე ხელმისაწვდომია ყველა Enterprise Hub ორგანიზაციისთვის! სცადეთ სერვისი და გაგვიზიარეთ თქვენი მოსაზრებები! „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“-ის გამოყენება იბეგრება წუთში გამოყენებული GPU ინსტანციებისთვის თქვენი საწვრთნელი სამუშაოების დროს. საწვრთნელი სამუშაოების ამჟამინდელი ფასებია $8.25 GPU საათში H100 ინსტანციებისთვის და $2.75 GPU საათში L40S ინსტანციებისთვის. გამოყენების საფასური ერიცხება თქვენი Enterprise Hub ორგანიზაციის მიმდინარე ყოველთვიურ ბილინგის ციკლს, როგორც კი სამუშაო დასრულდება. თქვენ შეგიძლიათ შეამოწმოთ თქვენი მიმდინარე და წარსული გამოყენება ნებისმიერ დროს თქვენი Enterprise Hub ორგანიზაციის ბილინგის პარამეტრებში. მაგალითად, Mistral 7B-ის დახვეწა 1500 ნიმუშზე ერთ NVIDIA L40S-ზე დაახლოებით 10 წუთს გრძელდება და დაახლოებით $0.45 ღირს. მოხარულნი ვართ, ვითანამშრომლოთ NVIDIA-სთან, რათა დაჩქარებული მანქანური სწავლება ხელმისაწვდომი გავხადოთ ღია მეცნიერების, ღია წყაროსა და ღრუბლოვანი სერვისების ფარგლებში. ჩვენმა თანამშრომლობამ ღია მეცნიერებაში BigCode-ის მეშვეობით შესაძლებელი გახადა StarCoder 2 15B-ის წვრთნა, რომელიც სრულად ღია, უახლესი კოდის LLM-ია და წვრთნა ჩაუტარდა რიცხვზე მეტ...