ღია კოდის ლიცენზიები საკმარისი აღარ არის მანქანური სწავლისთვის: OpenRAIL-ის აღზევება
ბოლო წლებში ხელოვნური ინტელექტის, განსაკუთრებით მანქანური სწავლის (MS) სფეროში მიღწეულმა დიდმა პროგრესმა, რომელიც ნაწილობრივ ღია კოდის კულტურას უკავშირდება, გამოავლინა ტრადიციული ღია კოდის ლიცენზიების შეზღუდვები. ეთიკური და სოციალურ-ეკონომიკური შეშფოთებები მიუთითებს, რომ ღიაობა მარტო საკმარისი არ არის. ვინაიდან MS მოდელები ტექნიკურად განსხვავდება პროგრამული კოდისგან, მათთვის საჭიროა სპეციალიზებული სალიცენზიო მექანიზმები, რომლებიც უზრუნველყოფენ პასუხისმგებლიან გამოყენებას. ამ გამოწვევების საპასუხ
JAX/Flax-ის გამოყენება Stable Diffusion-ის ინფერენსისთვის TPU-ზე
ეს სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ უნდა განახორციელოთ ინფერენსი Stable Diffusion მოდელზე JAX-ისა და Flax-ის გამოყენებით, განსაკუთრებით TPU მოწყობილობებზე. განხილულია ინსტალაციის, ლიცენზიის მიღების, პარალელური დამუშავების, შემთხვევითი რიცხვების გენერირებისა და JAX-ის JIT კომპილაციის მნიშვნელობა ოპტიმალური მუშაობისთვის. გაიგებთ, თუ როგორ უნდა მოამზადოთ გარემო Colab-ში, მიიღოთ CreativeML OpenRail-M ლიცენზია Hugging Face Hub-დან და გამოიყენოთ TPU-ს 8 პარალელური ამაჩქარებელი 8 გამოსახულების ერთდროუ