DeepSeek-R1 მოდელების გამოშვება და განთავსება AWS-სა და Hugging Face-ზე: ახალი შესაძლებლობები ხელოვნურ ინტელექტში
DeepSeek-მა გამოუშვა თავისი DeepSeek-R1 მოდელი, რომელიც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს მსჯელობითი ამოცანების გადაჭრას, როგორიცაა მათემატიკა და კოდირება, OpenAI-ის მსგავსად. Hugging Face, Amazon Web Services-თან თანამშრომლობით, დეველოპერებს სთავაზობს ამ მოდელების მარტივად განთავსებასა და დახვეწას AWS სერვისებზე, მათ შორის Inference Endpoints-სა და Amazon SageMaker-ზე. სტატია დეტალურად აღწერს განთავსების პროცესს Python SageMaker SDK-ისა და Jumpstart-ის გამოყენებით, ასევე Neuron ინსტანციებზე, რაც ხელს უ
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