Habana Gaudi-ის ამაჩქარებლები და Transformer-ები: მაღალი წარმადობა და ხარჯთეფექტურობა AWS-ზე
Habana Gaudi-ის ახალი ამაჩქარებლები Amazon EC2 ინსტანციებზე უზრუნველყოფენ 40%-მდე უკეთეს ფასი-წარმადობას მანქანური სწავლის მოდელების, განსაკუთრებით Transformer-ების, წვრთნისთვის, უახლეს GPU-ებთან შედარებით. ეს პოსტი აღწერს, თუ როგორ სწრაფად დავაყენოთ Habana Gaudi ინსტანცია AWS-ზე და დავხვეწოთ BERT მოდელი ტექსტის კლასიფიკაციისთვის, რაც დემონსტრირებას უკეთებს ამ ტექნოლოგიის სიმარტივესა და ხარჯთეფექტურობას.
Hugging Face და Google Cloud-ი აძლიერებენ პარტნიორობას ღია AI-ს დემოკრატიზაციისთვის
Hugging Face-ი და Google Cloud-ი ღრმა სტრატეგიულ პარტნიორობას აცხადებენ, რომლის მიზანია კომპანიებს საშუალება მისცეს, შექმნან საკუთარი ხელოვნური ინტელექტი ღია მოდელებისა და ღია კოდის ტექნოლოგიების გამოყენებით. თანამშრომლობა მოიცავს ღია მეცნიერებას, ღია კოდს, ღრუბლოვან სერვისებსა და აპარატურას, რათა მომხმარებლებს გაუმარტივდეს Hugging Face-ის უახლესი ღია მოდელების და Google Cloud-ის ინფრასტრუქტურის (როგორიცაა Vertex AI და TPU) გამოყენება. პარტნიორობა გააძლიერებს AI კვლევის ხელმისაწვდომობას და უზრუნ
Hugging Face Hub-ი აფართოებს fastai-ის შესაძლებლობებს: ღრმა სწავლის მოდელების გაზიარება ერთი ხაზით
Hugging Face-ი, რომლის მიზანია მანქანური სწავლების დემოკრატიზაცია, სიამაყით აცხადებს fastai-თან ახალ ინტეგრაციას. ეს ინტეგრაცია fastai-ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, მარტივად გააზიარონ და ატვირთონ ღრმა სწავლის მოდელები Hugging Face Hub-ზე Python-ის ერთი ხაზის გამოყენებით. სტატიაში ხაზგასმულია fastai-ის წვლილი ღრმა სწავლების ხელმისაწვდომობაში და აღწერილია Hub-ის, როგორც მოდელების, მონაცემთა ნაკრებებისა და ML დემოების ცენტრალური პლატფორმის, უპირატესობები. ინტეგრაცია მოიცავს ვერსიის კონტროლს G
Fastai-სა და Hugging Face Hub-ის ინტეგრაცია: ღრმა სწავლის მოდელების გაზიარება ერთი კლიკით
Hugging Face-ი სიამაყით აცხადებს fastai-სთან ინტეგრაციას, რაც fastai-ს პრაქტიკოსებს საშუალებას აძლევს, ერთი ხაზის პითონის კოდით ატვირთონ და გააზიარონ ღრმა სწავლის მოდელები Hugging Face Hub-ზე. ეს ნაბიჯი მიზნად ისახავს მანქანური სწავლის დემოკრატიზაციას, წინასწარ გაწვრთნილი მოდელების ჩათვლით, და ხელს უწყობს ღია კოდის საზოგადოების ზრდასა და თანამშრომლობას.
Hugging Face-მა C სერიის დაფინანსებით 100 მილიონი დოლარი მოიზიდა: ხელოვნური ინტელექტის მომავლისკენ
Hugging Face-მა, ხელოვნური ინტელექტის წამყვანმა პლატფორმამ, 100 მილიონი დოლარის დაფინანსება მოიზიდა C სერიის ფარგლებში, Lux Capital-ის ხელმძღვანელობით, Sequoia-სა და Coatue-ის მნიშვნელოვანი მონაწილეობით. კომპანია, რომელიც 2018 წლიდან მასშტაბურ ზრდას განიცდის, განაგრძობს მანქანური სწავლების დემოკრატიზაციას ღია წყაროს, გამჭვირვალობისა და თანამშრომლობის პრინციპებზე დაყრდნობით, რათა ხელი შეუწყოს პასუხისმგებლიან ხელოვნურ ინტელექტს და გაუმკლავდეს სფეროს გამოწვევებს.
Hugging Face აცხადებს სტუდენტური ამბასადორების პროგრამას მანქანური სწავლების დემოკრატიზაციისთვის
Hugging Face-ი იწყებს სტუდენტური ამბასადორების პროგრამას, რომლის მიზანია 2023 წლისთვის 5 მილიონ ადამიანს ასწავლოს მანქანური სწავლება. პროგრამა სთავაზობს ქსელს, ვორქშოფებს, ინსაიტებს და აღიარებას იმ სტუდენტებს, რომელთაც სურთ წვლილი შეიტანონ მანქანური სწავლების დემოკრატიზაციაში. განაცხადის შეტანის ბოლო ვადაა 2022 წლის 13 ივნისი.
Gradio 3.0 და Gradio Blocks: მანქანური სწავლების დემოების შექმნის რევოლუცია
2019 წლიდან Gradio-ს ბიბლიოთეკით 600 000-ზე მეტი მანქანური სწავლების დემო აშენდა. დღეს წარმოდგენილია Gradio 3.0, რომელიც მოიცავს ფრონტენდის სრულ განახლებას, თანამედროვე ტექნოლოგიების (როგორიცაა Svelte) გამოყენებით, რამაც გამოიწვია სწრაფი მუშაობა და დახვეწილი ვიზუალური ესთეტიკა. გარდა ამისა, ახალი დაბალდონიანი ენა, Gradio Blocks, დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან კომპლექსური, მორგებული ვებ აპლიკაციები უშუალოდ Python-ში, რაც უზრუნველყოფს განლაგებისა და მონაცემთა ნაკადზე მეტ კონტროლს. ამ მოვლე
Hugging Face-ის ფელოუშიპის პროგრამა: ღია წყაროს კონტრიბუტორების მხარდაჭერა და გავლენის გაზრდა
Hugging Face-ის ფელოუშიპის პროგრამა მიზნად ისახავს ღია წყაროს მანქანური სწავლების კონტრიბუტორების გაძლიერებას. პროგრამა სთავაზობს რესურსებს, აღიარებას და დამხმარე საზოგადოებას, რათა მონაწილეებმა გაზარდონ თავიანთი გავლენა და განახორციელონ ის პროექტები, რაზეც ყოველთვის ოცნებობდნენ. ფელოუშიპი მხარს უჭერს მრავალფეროვნებას და მიესალმება ნებისმიერი წარმომავლობის მქონე პირებს, ხაზს უსვამს ინდივიდუალურ წვლილს სფეროს დემოკრატიზაციაში.
TTS Arena: მეტყველების სინთეზის მოდელების შეფასების დემოკრატიზაცია
მეტყველების სინთეზის სფეროში დიდი ხანია არ არსებობდა მოდელების ხარისხის ზუსტი გაზომვის მეთოდი. არსებული ობიექტური და სუბიექტური მეთოდები არაეფექტურია მსგავსი ხარისხის მოდელების შესადარებლად. ამ გამოწვევის საპასუხოდ, შეიქმნა TTS Arena, სადაც საზოგადოებას შეუძლია შეაფასოს სინთეზირებული აუდიო და დაეხმაროს მოდელების რანჟირების დემოკრატიზაციას. პლატფორმა იყენებს ადამიანის შეფასებას, მსგავსად Chatbot Arena-ისა, მოდელების ობიექტური შედარებისთვის.
Intel-ი Hugging Face-ის აპარატურის პარტნიორთა პროგრამას უერთდება ტრანსფორმერების მოდელების ოპტიმიზაციისთვის
Hugging Face-ის მისიაა მანქანური სწავლების დემოკრატიზაცია და მისი დადებითი გავლენის მაქსიმიზაცია. ამ მიზნით, Intel-ი ოფიციალურად შეუერთდა Hugging Face-ის აპარატურის პარტნიორთა პროგრამას. Optimum-ის ღია კოდის ბიბლიოთეკის წყალობით, Intel-ი და Hugging Face-ი ითანამშრომლებენ უახლესი აპარატურული აჩქარების შესაქმნელად ტრანსფორმერების მოდელების წვრთნის, დაზუსტებისა და პროგნოზირებისთვის. ეს პარტნიორობა მიზნად ისახავს დიდი და კომპლექსური ტრანსფორმერების მოდელების გამოწვევების გადაჭრას, განსაკუთრებით შეყო
როგორ მოვახდინოთ ცილების სტრუქტურის ვიზუალიზაცია Hugging Face Spaces-ში 3Dmol.js-ის გამოყენებით
ამ სტატიაში აღწერილია, თუ როგორ შეიძლება ცილის სტრუქტურების ინტერაქტიული ვიზუალიზაცია Hugging Face Spaces-ში 3Dmol.js ბიბლიოთეკისა და Gradio-ს გამოყენებით. ცილები სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია, ხოლო მანქანური სწავლა გვეხმარება ახალი ცილების შექმნაში. სტრუქტურის გაგება გადამწყვეტია მათი ფუნქციისთვის. სტატია დეტალურად განიხილავს დემო აპლიკაციის შექმნას PDB კოდის ან ფაილის გამოყენებით, ტექნიკურ ასპექტებს iframe-ებით და ბრაუზერის უსაფრთხოების წესებს. მოცემულია ინტეგრაციის მეთოდები ML მოდელებთან და მოწი
PyTorch-ის წინასწარი (AoT) კომპილაცია ZeroGPU Spaces-ში: მაქსიმალური სისწრაფე და ეფექტურობა
PyTorch-ის წინასწარი (AoT) კომპილაცია მნიშვნელოვან უპირატესობას ანიჭებს ZeroGPU Spaces-ს, სადაც ტრადიციული Just-in-Time (JIT) კომპილაცია არაეფექტურია პროცესების ხანმოკლე სიცოცხლის ხანგრძლივობის გამო. AoT საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს, ერთხელ მოახდინონ მოდელების ოპტიმიზაცია და მყისიერად გადატვირთონ ისინი, რაც იწვევს დემოების 1.3-დან 1.8-ჯერ დაჩქარებას და გაუმჯობესებულ მომხმარებლის გამოცდილებას. ეს პოსტი განმარტავს AoT-ის ინტეგრაციას ZeroGPU-ში, მოიცავს მოწინავე ტექნიკებს, როგორიცაა FP8 კვანტიზა
ჰომომორფული დაშიფვრა მოქმედებაში: სენტიმენტების ანალიზი დაშიფრულ მონაცემებზე Concrete-ML-ით
ახალი ტექნოლოგიური მიღწევა მონაცემთა კონფიდენციალურობის სფეროში: სტატია იკვლევს ჰომომორფულ დაშიფრვას (FHE), რომელიც იძლევა დაშიფრულ მონაცემებზე გამოთვლების საშუალებას მათი გაშიფვრის გარეშე. Concrete-ML ბიბლიოთეკის დახმარებით, მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ შექმნან მანქანური სწავლების მოდელები FHE გარემოში კრიპტოგრაფიის ცოდნის გარეშე. გთავაზობთ პრაქტიკულ სახელმძღვანელოს დაშიფრულ მონაცემებზე სენტიმენტების ანალიზის მოდელის შესაქმნელად, დემო ვერსიით Hugging Face Spaces-ზე.
ჰაგინგ ფეისი და arXiv კვლევით ნაშრომებს ინტერაქტიულს ხდიან: Spaces-ის ინტეგრაცია დემო ჩანართით
Hugging Face და arXiv ითანამშრომლეს, რათა კვლევითი ნაშრომები უფრო ხელმისაწვდომი და ინტერაქტიული გახდეს. ამიერიდან, arXiv-ზე არსებულ ნაშრომებს ექნებათ „დემო“ ჩანართი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას მისცემს, დაუყოვნებლივ გამოსცადონ ღია კოდის მანქანური სწავლების დემოები ყოველგვარი კოდის დაწერის გარეშე.
AI თამაშებში: წარმოგიდგენთ NPC-Playground-ს - ახალი ერა ინტელექტუალური პერსონაჟებით
კომპანიებმა Cubzh-მა და Gigax-მა წარმოადგინეს NPC-Playground, დემო ვერსია, რომელიც გვიჩვენებს, თუ როგორ შეუძლიათ დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) შექმნან რეალისტური და ინტელექტუალური სათამაშო პერსონაჟები (NPC), რითაც მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდება მოთამაშის გამოცდილება. ეს 3D დემო მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, იურთიერთონ NPC-ებთან და ასწავლონ მათ ახალი უნარები, რაც უდიდეს წინსვლას წარმოადგენს ტრადიციულ, წესებზე დაფუძნებულ სისტემებთან შედარებით.
Hugging Face-ის ინფერენსის გადაწყვეტილებები: სიმარტივე, ხარისხი და ოპტიმალური ხარჯები
სტატია მიმოიხილავს Hugging Face-ის მიდგომას მანქანური სწავლების (ML) მოდელების შემუშავებისა და გაშვების გამარტივებისადმი, უმაღლესი ხარისხისა და ოპტიმალური ხარჯების შენარჩუნებით. იგი ხაზს უსვამს ინფერენსის სხვადასხვა უფასო და ფასიან ვარიანტს, მათ შორის Inference Widget-ს, Inference API-ს, Inference Endpoints-ს (სამრეწველო გამოყენებისთვის უსაფრთხოებითა და მასშტაბურობით) და Spaces-ს (დემონსტრაციებისთვის UI-ით). ასევე აღნიშნულია Intel-ის სპონსორობა უფასო CPU-ზე დაფუძნებული ინფერენსის გადაწყვეტილებებ
NVIDIA-მ Nemotron-Personas-Japan გამოუშვა: იაპონური კულტურის გაგების ხელოვნური ინტელექტისთვის
NVIDIA-მ წარმოადგინა Nemotron-Personas-Japan, პირველი ღია სინთეზური მონაცემთა ნაკრები, რომელიც ასახავს იაპონიის დემოგრაფიას, გეოგრაფიულ განაწილებას და კულტურულ მახასიათებლებს. CC BY 4.0 ლიცენზიით გამოშვებული ეს ნაკრები უზრუნველყოფს კონფიდენციალურობის დამცავ საფუძველს იაპონური საზოგადოების ამსახველი AI სისტემების შესაქმნელად, მგრძნობიარე პირადი მონაცემების გამოყენების გარეშე. იგი შექმნილია იაპონური სუვერენული AI სისტემების მხარდასაჭერად და ადვილად ინტეგრირდება ღია კოდის დიდ ენობრივ მოდელებთან (LL
NVIDIA-ს Nemotron-Personas-India: მონაცემთა უნიკალური ბაზა ინდოეთის მრავალენოვანი AI სისტემებისთვის
ინდოეთი, 700 მილიონზე მეტი ინტერნეტ მომხმარებლით და მრავალი ენით, ხელოვნური ინტელექტის (AI) უზარმაზარ შესაძლებლობებს გვთავაზობს. თუმცა, არსებული მონაცემთა ბაზები ხშირად დასავლურ ნორმებსა და ინგლისურენოვან კონტექსტს ასახავს, რაც ზღუდავს AI-ის ადაპტაციას ინდოეთის მრავალენოვან და მრავალ-წერილობით გარემოში. ამ პრობლემის გადასაჭრელად, NVIDIA-მ გამოუშვა Nemotron-Personas-India — პირველი ღია სინთეზური მონაცემთა ბაზა, რომელიც ინდური პერსონების დემოგრაფიულ, გეოგრაფიულ და კულტურულ მახასიათებლებს ასახავს.
ხელოვნური ინტელექტის ROI: საზომი კრიზისი და წარმატების გზა
საწარმოები ინტენსიურად ინვესტირებენ ხელოვნურ ინტელექტში, თუმცა უჭირთ ინვესტიციის ანაზღაურების (ROI) რეალური დემონსტრირება. ეს სტატია იკვლევს AI-ის ღირებულების არასწორი გაზომვის პრობლემას და წარმოგიდგენთ ახალ მეტრიკებს, რომლებიც დაზოგილი დროის მიღმა არსებულ რეალურ სარგებელს ასახავს.