Google Cloud-ის ვიცე-პრეზიდენტი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების სამ საზღვარზე
მაიკლ გერსტენჰაბერი, Google Cloud-ის პროდუქტის ვიცე-პრეზიდენტი, რომელიც მუშაობს Vertex AI-ზე, გვთავაზობს შეხედულებებს, თუ როგორ იყენებენ კომპანიები ხელოვნურ ინტელექტს და რა არის საჭირო აგენტური AI-ს პოტენციალის სრულად გასახსნელად. მისი თქმით, AI მოდელები სამ ძირითად ზღვარს უბიძგებენ: ნედლი ინტელექტი, რეაგირების დრო და ღირებულება-ეფექტურობა მასშტაბური განლაგებისთვის. გერსტენჰაბერი ხაზს უსვამს Google-ის უნიკალურ ვერტიკალურ ინტეგრაციას, როგორც სიძლიერეს, და განიხილავს აგენტური AI სისტემების დანერგვ
სტარტაპ დამფუძნებლები AI-ს, ღრუბლოვანი სერვისების ხარჯებსა და დაფინანსების სირთულეებს შორის: ინტერვიუ Google Cloud-ის დარენ მოურისთან TechCrunch-ის Equity პოდკასტში
სტარტაპ დამფუძნებლებს უპრეცედენტო ზეწოლის ქვეშ უწევთ მუშაობა, რათა სწრაფად განვითარდნენ AI-ის გამოყენებით, ამავდროულად აწყდებიან მზარდ ინფრასტრუქტურულ ხარჯებს, დაფინანსების გამკაცრებას და ადრეული პროგრესის ჩვენების აუცილებლობას. TechCrunch-ის პოდკასტ Equity-ის ამ ეპიზოდში, Google Cloud-ის გლობალური სტარტაპების ვიცე-პრეზიდენტი დარენ მოური განიხილავს ამ გამოწვევებს, Google Cloud-ის კონკურენციას AI სტარტაპებისთვის და რჩევებს დამფუძნებლებისთვის მასშტაბირებისას.
სტარტაპების გამოწვევები AI-ს ეპოქაში: Google Cloud-ის როლი და რჩევები დამფუძნებლებს
TechCrunch-ის პოდკასტ „Equity“-ის ახალ ეპიზოდში განხილულია სტარტაპების წინაშე მდგარი სირთულეები ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების, დაფინანსების სიმწირისა და მზარდი ინფრასტრუქტურული ხარჯების ფონზე. Google Cloud-ის გლობალური სტარტაპების ვიცე-პრეზიდენტი, დარენ მოური, საუბრობს ამ კომპრომისებზე და იმაზე, თუ როგორ ეხმარება Google Cloud AI სტარტაპებს ზრდაში.
მომხმარებელთა შეფასებების სენტიმენტური ანალიზის მიკროსერვისის შექმნა Google Cloud-ზე
სტატია აღწერს მიკროსერვისის შექმნის პროცესს, რომელიც Discord-ში დატოვებულ მომხმარებელთა შეფასებებს ავტომატურად აანალიზებს და მათ პოზიტიურ ან ნეგატიურ შინაარსს განსაზღვრავს. ავტორი განიხილავს საწყის სირთულეებს მოდელის ჩატვირთვისა (როგორიცაა .h5 ფაილის ტიპის გაგება) და შესაბამისი ღრუბლოვანი პლატფორმის შერჩევისას (AI-Platform Prediction, App Engine, Cloud Run). საბოლოოდ, წარმოადგენს Cloud Run-სა და PyTorch-ზე დაფუძნებულ, Docker-ის გამოყენებით განხორციელებულ გადაწყვეტას, რომელიც ოპტიმიზირებულია მეხს
მაღალეფექტური და ხარჯთეფექტური SDXL სერვისინგი JAX-ით Google Cloud TPU v5e-ზე
Google Cloud-ის ახალი TPU v5e, JAX-თან და Diffusers-თან ერთად, შესაძლებელს ხდის დიდი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების, მაგალითად SDXL-ის, მაღალპროდუქტიულ და ხარჯთეფექტურ ტრეინინგსა და ინფერენსს. სტატია მიმოიხილავს, თუ როგორ ხდის JIT კომპილაცია და XLA-ზე დაფუძნებული პარალელიზაცია მასშტაბურ გენერაციულ AI-ს ხელმისაწვდომსა და ეფექტურს, წარმოადგენს დემოს და განმარტავს ამ ტექნოლოგიების გამოყენების დეტალებს.
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
Google Cloud-ი და Hugging Face-ი გენერაციული AI მოდელების განთავსებას ამარტივებენ
Google Cloud-მა და Hugging Face-მა გამოუშვეს ახალი ფუნქცია „Deploy on Google Cloud“, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, შექმნან საწარმოო მზადყოფნის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) აპლიკაციები ინფრასტრუქტურის მართვის გარეშე, პირდაპირ მათ უსაფრთხო Google Cloud გარემოში. ეს გაფართოება Google-ის მომხმარებლებისთვის ღია გენერაციული AI მოდელებზე წვდომასა და მათ განთავსებას ამარტივებს, Vertex AI-სა და GKE-ზე 1-კლიკით განთავსების გამოცდილებას სთავაზობს.
Vertex AI-ის გამოყენება ML მოდელების განლაგებისთვის: დეტალური მიმოხილვა
ეს პუბლიკაცია განიხილავს Google Cloud-ის Vertex AI პლატფორმის შესაძლებლობებს მანქანური სწავლის (ML) მოდელების განლაგებისთვის. ის მოიცავს ისეთ ფუნქციებს, როგორიცაა აუთენტიფიკაცია, ავტომატური სკალირება, მოდელის ვერსიონირება და მონიტორინგი, ასევე TensorFlow მოდელებთან მუშაობის სპეციფიკას. განმარტებულია Vertex AI Model Registry-ის და Endpoint-ის როლი, და მოცემულია განლაგების ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქცია Python SDK-ის გამოყენებით.
Google Cloud C4 VM-ები Intel Xeon 6 პროცესორებით: AI-სთვის ოპტიმიზაცია და მფლობელობის ხარჯების 1.7x შემცირება
უახლესი კვლევის შედეგები აჩვენებს, რომ Google Cloud C4 VM ინსტანციები, რომლებიც Intel Xeon 6 პროცესორებითაა აღჭურვილი, 1.7-ჯერ აუმჯობესებს მფლობელობის საერთო ღირებულებას (TCO) წინა თაობის Google C3 VM-ებთან შედარებით. ეს შთამბეჭდავი წინსვლა მიღწეულია GPT OSS (Mixture of Experts – MoE) მოდელების ეფექტური მხარდაჭერით, Intel-ისა და Hugging Face-ის მიერ განხორციელებული ოპტიმიზაციების წყალობით, რაც უზრუნველყოფს გაუმჯობესებულ გამტარობას, შემცირებულ შეყოვნებას და ხარჯების ოპტიმიზაციას მსხვილი MoE ინფერ
Google Cloud TPUs-ის ხელმისაწვდომობა Hugging Face-ზე: განცხადება და შემდგომი შეჩერება
Google Cloud TPUs-ის Hugging Face-ის Inference Endpoints-სა და Spaces-ზე ხელმისაწვდომობის შესახებ გაკეთდა განცხადება, რაც ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების დაჩქარებას გვპირდებოდა. თუმცა, ამ ფუნქციის დანერგვიდან მალევე, ის დროებით შეჩერდა. ეს ინტეგრაცია მიზნად ისახავდა Google-ის ხელოვნური ინტელექტის აპარატურის, რომელიც ცნობილია თავისი მაღალი წარმადობითა და ეკონომიურობით, Hugging Face-ის მომხმარებლებისთვის მიწოდებას, მაგრამ ამჟამად მიუწვდომელია.