BERT-ის ახალი სიჩქარე: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების განთავსება TensorFlow Serving-ით
ტრანსფორმერების v4.2.0 ვერსიაში BERT-ის მოდელის გამოთვლითი წარმადობა მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდა, რაც 10%-ით უფრო სწრაფია Google-ის ოფიციალურ იმპლემენტაციაზე და ორჯერ აღემატება v4.1.1-ის ვერსიას. სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ შეიძლება ამ გაუმჯობესებული წარმადობის გამოყენება საწარმოო გარემოში TensorFlow Serving-ის მეშვეობით BERT მოდელების განთავსებით. ის მოიცავს ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქციებს SavedModel-ის შექმნის, Docker-ის გამოყენებით კონტეინერების გაშვების და REST/gRPC API-ების მეშვეობით მოდელთან
Vision Transformer მოდელის ლოკალურად განთავსება TensorFlow Serving-ის გამოყენებით
ეს პოსტი დეტალურად აღწერს, თუ როგორ უნდა მოხდეს Vision Transformer (ViT) მოდელის (გამოსახულების კლასიფიკაციისთვის) ლოკალურად განთავსება TensorFlow Serving-ის (TF Serving) მეშვეობით. ის განმარტავს მოდელის შენახვას SavedModel ფორმატში, წინასწარი და შემდგომი დამუშავების ნაბიჯების ინტეგრირებას გამოთვლით გრაფში და საბოლოოდ, მოდელის გაშვებას REST ან gRPC ენდპოინტებად TF Serving-ის გამოყენებით, რითაც შემცირდება დეველოპერების კოგნიტური დატვირთვა და გაუმჯობესდება სისტემის ეფექტურობა.
ასინქრონული ინფერენცია რობოტებში: 2-ჯერ დაჩქარება და გაუმჯობესებული რეაგირება
რობოტიკის სფეროში დანერგილი ასინქრონული ინფერენცია მიზნად ისახავს რობოტების დავალების შესრულების სიჩქარისა და რეაგირების გაუმჯობესებას. თანმიმდევრული ინფერენციისგან განსხვავებით, რომელიც შეფერხებებს იწვევს, ეს ახალი მიდგომა მოქმედების პროგნოზირებასა და აღსრულებას ერთმანეთისგან აცალკევებს. SmolVLA მოდელში დანერგვით, ამ სისტემამ აჩვენა დავალების დასრულების დროის დაახლოებით 2-ჯერ შემცირება და რობოტი აღარასდროს ელოდება ინფერენციას, რაც უზრუნველყოფილია მაღალეფექტურ gRPC-ზე დაფუძნებული კომუნიკაციით.