Transformer მოდელების აჩქარება Graphcore IPU-ებზე Hugging Face Optimum-ით
Hugging Face-მა წარმოადგინა Optimum, ღია კოდის ბიბლიოთეკა, რომელიც ამარტივებს Transformer მოდელების პროგნოზირების შეყოვნების შემცირებას სხვადასხვა აპარატურულ პლატფორმაზე. Graphcore-სა და Hugging Face-ის პარტნიორობის ფარგლებში, ახლა წარმოდგენილია BERT, როგორც პირველი IPU-ზე ოპტიმიზებული მოდელი, რომელიც განკუთვნილია Graphcore-ის ინტელექტუალური დამუშავების ერთეულისთვის (IPU). ეს სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ გამოიყენოთ Optimum და IPU-ები BERT მოდელების მარტივად გასაწვრთნელად და დასაჩქარებლად, მ
Hugging Face Optimum და Graphcore IPU: Transformer მოდელების აჩქარება
Hugging Face-მა წარმოადგინა Optimum, ღია კოდის ბიბლიოთეკა, რომელიც ამარტივებს Transformer მოდელების პროგნოზირების შეყოვნების შემცირებას სხვადასხვა აპარატურულ პლატფორმაზე. ეს ბლოგპოსტი გვიჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება Transformer მოდელების დაჩქარება Graphcore Intelligence Processing Unit (IPU)-სთვის, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის დატვირთვებისთვის შექმნილი მოქნილი პროცესორია. Graphcore-სა და Hugging Face-ს შორის პარტნიორობის ფარგლებში, BERT პირველი IPU-სთვის ოპტიმიზებული მოდელია. სტატია დეტალურად აღწე
Llama 2-ის ეფექტური განთავსება AWS Inferentia2-ზე Hugging Face Optimum Neuron-ის მეშვეობით
Hugging Face-ის ბლოგზე ადრე წარდგენილი AWS Inferentia2-ის გაფართოების შედეგად, ახლა შესაძლებელია დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) განთავსება ტექსტის გენერაციისთვის AWS Inferentia2 ინსტანციებზე Optimum Neuron-ის გამოყენებით. სტატია დეტალურად აღწერს Llama 2-ის განთავსების პროცესს, გთავაზობთ რეკომენდაციებს Hugging Face Neuron Deep Learning AMI-ზე ან Amazon SageMaker-ზე განთავსების შესახებ და განმარტავს მოდელების კომპილაციასა და ექსპორტს. ასევე, მოცემულია Inferentia2-ზე ტექსტის გენერაციის ეფექტურობის ა
Habana Labs და Hugging Face-ი თანამშრომლობენ ტრანსფორმერული მოდელების ტრენინგის დასაჩქარებლად
Habana Labs, ღრმა სწავლის პროცესორების პიონერი, და Hugging Face, ტრანსფორმერული მოდელების ცენტრალური პლატფორმა, აცხადებენ პარტნიორობის შესახებ, რომლის მიზანია მაღალი ხარისხის ტრანსფორმერული მოდელების სწავლების პროცესის გამარტივება, დაჩქარება და გაიაფება. Habana-ს SynapseAI პროგრამული პაკეტის Hugging Face Optimum-ის ღია კოდის ბიბლიოთეკასთან ინტეგრაცია საშუალებას მისცემს მონაცემთა მეცნიერებსა და მანქანური სწავლების ინჟინრებს, ეფექტურად გამოიყენონ Habana Gaudi პროცესორები, შეამცირონ ხარჯები და გაზა
Hugging Face Optimum: ტრანსფორმერების მოდელების ტრენინგისა და ინფერენსის დაჩქარება
BERT-ისა და Transformer-ის მოდელების გამოყენება სულ უფრო იზრდება სხვადასხვა სფეროში, თუმცა ისინი ხშირად ნელი და მოცულობითია. Hugging Face-მა შექმნა Optimum – გაფართოება, რომელიც ამ მოდელების ტრენინგსა და ინფერენსს აჩქარებს. Optimum უზრუნველყოფს ოპტიმიზებულ შესრულებას დაჩქარებულ აპარატურაზე, მათ შორის ONNX Runtime-თან ინტეგრაციით, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მარტივად გადავიდნენ სტანდარტული Transformers API-დან ოპტიმიზებულ ვერსიაზე, მოდელების კვანტიზაციისა და გრაფის ოპტიმიზაციის ჩათვლით.
Hugging Face Optimum: ტრანსფორმერების მოდელების ოპტიმიზაცია და ONNX-ში ექსპორტი წარმოებისთვის
ეს სახელმძღვანელო დეტალურად აღწერს, თუ როგორ უნდა მოხდეს Transformers მოდელების ექსპორტირება ONNX ფორმატში Hugging Face Optimum ბიბლიოთეკის გამოყენებით, რათა მივაღწიოთ მაქსიმალურ ეფექტურობას წარმოების გარემოში. სტატია განმარტავს ONNX-ის, როგორც ღია სტანდარტის მნიშვნელობას, წარმოგიდგენთ Optimum-ის ფართო შესაძლებლობებს მოდელის ოპტიმიზაციისთვის და იკვლევს კონვერტაციის სხვადასხვა მეთოდს, მარტივი API-დან მოწინავე ფუნქციონალამდე.
Hugging Face Optimum და Graphcore IPU-ები: ViT მოდელების ეფექტური დახვეწა
ეს ბლოგ-პოსტი აღწერს, თუ როგორ მარტივად შეიძლება წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმერული მოდელების, კერძოდ Vision Transformer (ViT) არქიტექტურის, დახვეწა Graphcore Intelligence Processing Units (IPU)-ზე Hugging Face Optimum ბიბლიოთეკის გამოყენებით. სტატია მოიცავს ViT-ის არქიტექტურას, მის უპირატესობებს კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებთან (CNNs) შედარებით კომპიუტერულ ხედვაში, გამოყენების სფეროებს, განსაკუთრებით ჯანდაცვაში, და ხაზს უსვამს IPU-ების მიერ შეთავაზებულ ეფექტურობას.
ვიზუალური ტრანსფორმერების (ViT) დაზუსტება Graphcore IPU-ებზე Hugging Face Optimum-ის გამოყენებით
ეს ბლოგ-პოსტი გვიჩვენებს, თუ რამდენად მარტივია წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმერული მოდელების, კერძოდ, ვიზუალური ტრანსფორმერების (ViT) დაზუსტება Graphcore Intelligence Processing Units (IPU)-ზე Hugging Face Optimum ბიბლიოთეკის გამოყენებით. სტატია მოიცავს დეტალურ სახელმძღვანელოს გულმკერდის რენტგენის მონაცემთა ნაკრების მაგალითზე, განმარტავს ViT არქიტექტურის უპირატესობებს CNN-ებთან შედარებით და ხაზს უსვამს IPU-ების როლს ამ პროცესის ოპტიმიზაციაში სხვადასხვა სფეროში, მათ შორის ჯანდაცვაში.