Prezi შეუერთდა Hugging Face-ის ექსპერტთა მხარდაჭერის პროგრამას, რათა სრულად გამოიყენოს თანამედროვე მანქანური სწავლების პოტენციალი. ბოლო თვეების განმავლობაში, Hugging Face-მა Prezi-ს მხარი დაუჭირა მცირე, უფრო ეფექტური ღია წყაროს მოდელების ინტეგრაციაში მათ ML სამუშაო პროცესებში. ეს თანამშრომლობა იდეალურ დროს დაიწყო, რადგან მულტიმოდალური მოდელები სულ უფრო და უფრო მძლავრი ხდება. ცოტა ხნის წინ შევხვდით მათე ბორჩოკს, Prezi-ის backend ინჟინერს, რათა გვესაუბრა მის გამოცდილებაზე ექსპერტთა მხარდაჭერის პროგრამაში. ამ მოკლე ვიდეოში მათე გვიყვება მათ მანქანური სწავლების ზოგიერთ ნამუშევარზე და გვიზიარებს გამოცდილებას ჩვენს გუნდთან თანამშრომლობის შესახებ ექსპერტთა მხარდაჭერის პროგრამის ფარგლებში. თუ გსურთ, დააჩქაროთ თქვენი მანქანური სწავლების განვითარება ჩვენი ექსპერტების დახმარებით, როგორც ეს მათემ და მისმა გუნდმა გააკეთეს, ეწვიეთ hf.co/support-ს, რათა გაიგოთ მეტი ჩვენი ექსპერტთა მხარდაჭერის პროგრამის შესახებ და მოითხოვოთ შეთავაზება. მე ვარ მათე, Prezi-ის backend ინჟინერი, ონლაინ პრეზენტაციების ინსტრუმენტის, რომელიც თქვენს იდეებს აცოცხლებს. Prezi-ის ფლაგმანი AI პროდუქტია Prezi AI, რომელიც ჩვენს მომხმარებლებს ეხმარება უკეთესი Prezi პრეზენტაციების შექმნაში, უფრო სწრაფად. მომხმარებლები იწყებენ მოთხოვნის (prompt) და იმ პრეზენტაციის აღწერის მიწოდებით, რომლის შექმნაც სურთ. შემდეგ სისტემა ავტომატურად ქმნის პროექტის პრეზენტაციას მათ დასაწყებად. ეს არის კომპლექსური სისტემა, რომელიც იყენებს სხვადასხვა სერვისს და აგებს პრეზენტაციის სტრუქტურას დახურული მოდელებისა და აქტივების მიმწოდებელი სხვადასხვა სერვისების გამოყენებით. როდესაც პროგრამას შევუერთდით, უკვე გვქონდა ამ სისტემის ვერსია და ჩვენმა ექსპერტმა გადახედა პროცესს და გაუმჯობესებები შემოგვთავაზა. ჩვენი პაიპლაინი მოიცავს საძიებო სისტემას, რომელიც პოულობს შესაბამის აქტივებს (სურათებსა და ტექსტებს) თითოეული უნიკალური პრეზენტაციისთვის. ამ კონტექსტში, მნიშვნელოვანი რჩევა იყო, მაგალითად, სისტემაში ღია წყაროს re-ranker მოდელის დამატება, რომელსაც შეუძლია საუკეთესო სურათები ან ტექსტები იპოვოს თქვენი პრეზენტაციისთვის უფრო იაფად, სწრაფად და უკეთ, ვიდრე LLM-ს. ჩვენი გამოყენების შემთხვევები თავისთავად მულტიმოდალურია, რადგან ჩვენი პრეზენტაციები აერთიანებს სურათებსა და ტექსტს. ყოველკვირეულად უამრავი მოდელი გამოდის, და ჩვენი ექსპერტი გვეხმარება გავარკვიოთ, რომელი მოდელებია ჩვენთვის სასარგებლო და რომელი არა. ეს გვეხმარება დროის დიდ დაზოგვაში, რადგან ჩვენ ვიყენებთ ხედვის მოდელების (vision models), ტექსტის მოდელების და ხედვა-ენის მოდელების (VLMs) კომბინაციას ჩვენი უნიკალური გამოწვევების გადასაჭრელად. მულტიმოდალური მანქანური სწავლება რთულია, და მიღებული მითითებები ნამდვილად დასაფასებელია. ჩვენ არ ვართ მანქანური სწავლების ინჟინრები და ამას ერთად ვსწავლობთ პროცესში. ძალიან გირჩევთ, ნახოთ Endpoint Model Catalog. ეს არის მოდელების შერჩეული სია, რომლებიც კარგად მუშაობს Inference Endpoints-თან და არ საჭიროებს ნულოვან კონფიგურაციას. მომწონს, რომ შეგიძლიათ დააყენოთ ისე, რომ Endpoint რამდენიმე წუთის შემდეგ დაიძინოს, ასე რომ ფულს არ დაწვავს. ის ასევე მხარს უჭერს ერთჯერად და ოთხმაგ A100 ინსტანციებს, რომლებიც საჭიროა ზოგიერთი მოდელისთვის. მოდელების განახლება ასევე მარტივია. Inference Endpoints გვაძლევს საშუალებას, გამოვაქვეყნოთ უახლესი ვერსია ერთი დაწკაპუნებით ან დავუბრუნდეთ ნებისმიერ ძველ ვერსიას Git hash-ის გამოყენებით. AWS-ზე არცერთი ასეთი ფუნქცია მარტივად ხელმისაწვდომი არ არის, ამიტომ მათი გამოყენება ჩვენთვის ძალიან მოსახერხებელი იყო. მაშინაც კი, თუ მოდელი ჯერ კატალოგში არ არის, მისი ამუშავება შედარებით მარტივია. ყოველ შემთხვევაში, ჩემთვის ადვილი იყო, ჩვენი ექსპერტის მხარდაჭერით. Hugging Face-თან პარტნიორობამ მანქანური სწავლების კარები გაგვიღო. ჩვენი ერთგული ექსპერტი გვაძლევს წვდომას მანქანური სწავლების ექსპერტთა საზოგადოებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ გამოხმაურება მოგვცეს ჩვენს ყველაზე გაბედულ შეკითხვებზეც კი. როგორც ადრე ვთქვი, ჩვენ არ ვართ მანქანური სწავლების ინჟინრები. ჩვენი ექსპერტი გვიძღვება სწორი მიმართულებით, გვიზიარებს საუკეთესო პრაქტიკას და უახლეს მოდელებს embedding-ისთვის, re-ranking-ისთვის და ობიექტის ამოცნობისთვის, და გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა დავაკონფიგურიროთ (fine-tune) ახალი ხედვა-ენის მოდელები და შევაგროვოთ და დავამუშაოთ მონაცემები. ეს ძირითადად ის საქმეებია, რისი გაკეთებაც თავად შეგვიძლია, მაგრამ მისი ხელმძღვანელობა უზარმაზარ აჩქარებას გვანიჭებს და გვეხმარება ფოკუსირება მოვახდინოთ ჩვენი მომხმარებლებისთვის მნიშვნელოვან ამოცანებზე. ექსპერტთა მხარდაჭერის პროგრამის მეშვეობით, ჩვენ შევკრიბეთ მსოფლიო დონის გუნდი, რათა დავეხმაროთ მომხმარებლებს უკეთესი ML გადაწყვეტილებების შექმნაში, უფრო სწრაფად. ჩვენი ექსპერტები პასუხობენ კითხვებს და პოულობენ გადაწყვეტილებებს თქვენს მანქანური სწავლების გზაზე, კვლევიდან წარმოებამდე. ეწვიეთ hf.co/support-ს, რათა გაიგოთ მეტი და მოითხოვოთ შეთავაზება.