Üretken Veri Zekası

Etiket: Torchvizyon

Amazon EKS kümelerindeki AWS Inferentia düğümleri için açık kaynak gözlemlenebilirliği | Amazon Web Hizmetleri

Makine öğrenimindeki (ML) son gelişmeler, bazıları yüz milyarlarca parametre gerektiren giderek daha büyük modellerin ortaya çıkmasına yol açtı. Her ne kadar onlar...

En Çok Okunan Haberler

Derin öğrenmeyi kullanarak Pauli spin blokajını belirleme

Jonas Schuff1, Dominic T. Lennon1, Simon Geyer2, David L. Craig1, Federico Fedele1, Florian Vigneau1, Leon C. Camenzind2, Andreas V. Kuhlmann2, G. Andrew D. Briggs1,...

Amazon SageMaker eğitim iş yükleri için @remote dekoratörünü kullanarak özel depolara erişin | Amazon Web Hizmetleri

Giderek daha fazla sayıda müşteri, makine öğrenimi (ML) iş yüklerini üretime sokmak istediğinden, kuruluşlarda...

AWS Inferentia2, 1 kat daha yüksek aktarım hızı ve 4 kat daha düşük gecikme sunarak AWS Inferentia10 üzerine kuruludur | Amazon Web Hizmetleri

Makine öğrenimi (ML) modellerinin boyutu (büyük dil modelleri (LLM'ler) ve temel modeller (FM'ler)) yıldan yıla hızla artıyor ve bu modellerin daha hızlı ve...

Triton kullanarak Amazon SageMaker'da makine öğrenimi modelleri barındırın: ONNX Modelleri | Amazon Web Hizmetleri

ONNX (Open Neural Network Exchange), birçok sağlayıcı tarafından geniş çapta desteklenen derin öğrenme modellerini temsil eden açık kaynaklı bir standarttır. ONNX optimize etmek için araçlar sağlar...

AWS Trainium bulut sunucuları tarafından desteklenen Amazon ECS'de makine öğrenimi iş yüklerinizi ölçeklendirin | Amazon Web Hizmetleri

Makine öğrenimi (ML) iş yüklerini kapsayıcılarla çalıştırmak yaygın bir uygulama haline geliyor. Kapsayıcılar yalnızca eğitim kodunuzu değil aynı zamanda tüm eğitim kodunuzu tamamen kapsayabilir...

Triton kullanarak Amazon SageMaker'da makine öğrenimi modelleri barındırın: PyTorch arka uçlu CV modeli | Amazon Web Hizmetleri

PyTorch, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılan, Torch kitaplığını temel alan bir makine öğrenimi (ML) çerçevesidir. Bir...

AWS Graviton işlemcilerle optimize edilmiş PyTorch 2.0 çıkarımı

Yeni nesil CPU'lar, özel yerleşik talimatlar sayesinde makine öğrenimi (ML) çıkarımında önemli bir performans artışı sunar. Esneklikleriyle birleştiğinde yüksek...

AWS Trainium'un işlevselliğini özel operatörlerle genişletme

Derin öğrenme (DL) hızla gelişen bir alandır ve uygulayıcılar sürekli olarak DL modellerini yenilemekte ve bunları hızlandırmanın yollarını bulmaktadır. Özel operatörler...

Amazon SageMaker ve Amazon OpenSearch Service'i kullanarak bir CLIP modeliyle birleşik metin ve resim araması uygulayın

Metin ve semantik arama motorlarının yükselişi, e-ticaret ve perakende işletmelerinin tüketicileri için daha kolay arama yapmasını sağladı. Birleştirilmiş arama motorları...

Amazon SageMaker Uç Noktalarında YOLOv8 PyTorch modellerini barındırma

Modelleri geniş ölçekte dağıtmak, birçok veri bilimcisi ve makine öğrenimi mühendisi için külfetli bir görev olabilir. Ancak Amazon SageMaker uç noktaları basit bir...

FedML ile AWS'de Birleşik Öğrenim: Hassas verileri paylaşmadan sağlık analitiği – 2. Bölüm

Bu blog gönderisi, FedML'den Chaoyang He ve Salman Avestimehr ile birlikte yazılmıştır. Gerçek dünyadaki sağlık ve yaşam bilimleri (HCLS) verilerini analiz etmek, birkaç pratik...

PyTorch Model Zoo kullanarak Amazon SageMaker modelleri oluşturun

Toplu veya gerçek zamanlı çıkarım gerçekleştirmek için yüksek kaliteli, eğitilmiş makine öğrenimi (ML) modellerini devreye almak, müşterilere değer katmanın kritik bir parçasıdır. Yine de,...

En Son İstihbarat

spot_img
spot_img
spot_img