Публикации по теме 'llmops'


ПочемуLabs признана CB Insights GenAI 50 одним из самых инновационных стартапов в области генеративного искусственного интеллекта
CB Insights включилаWhyLabs в свой первый ежегодный рейтинг GenAI 50, список 50 самых инновационных компаний мира, разрабатывающих генеративные приложения и инфраструктуру искусственного интеллекта в различных отраслях. Что особенно примечательно, так это то, что наблюдаемость модели сразу же признается важной категорией, имеющей решающее значение для успеха приложений LLM. Как пионеры в этой категории, мы гордимся работой, которую проделали командаWhyLabs и сообщество ML/AI, чтобы..
Межоблачные MLOps с платформой приложений Tanzu и решениями VMware для данных: 4-минутный учебник
tl;dr: С помощью Tanzu Application Platform и VMware Data Solutions инженеры машинного обучения могут реализовывать сквозные операции машинного обучения независимо от облака, используя первый в отрасли инструментарий с открытым исходным кодом, передовые продукты для работы с данными и готовый к работе с GitOps фундамент. MLOps: упрощение пути к готовому к производству машинному обучению Сегодня мир ИИ должен столкнуться со странным парадоксом. Благодаря появлению современных..
Организация роя агентов ИИ для достижения сложных целей: теоретический подход
Поскольку системы искусственного интеллекта становятся все более сложными, единой монолитной архитектуры агента часто оказывается недостаточно для выполнения реальных задач. Многие задачи требуют разнообразного набора навыков, знаний и поведения, выходящего за рамки возможностей любой отдельной системы. В таких случаях многообещающим подходом является координация децентрализованного роя агентов ИИ, каждый из которых обладает специализированным опытом, и сотрудничающих вместе для..
В 20 раз быстрее, чем в начале: представляем расширение pgvecto.rs, написанное на Rust
Мы рады объявить о выпуске pgvecto.rs , мощного расширения Postgres для поиска сходства векторов, написанного на Rust. Его алгоритм HNSW в 20 раз быстрее, чем pgvector при 90% отзыве. Но скорость — это только начало — pgvecto.rs спроектирован так, чтобы легко добавлять новые алгоритмы. Мы создали расширяемую архитектуру, чтобы участники могли быстро внедрить новый индекс, и мы с нетерпением ждем, когда сообщество разработчиков открытого исходного кода поднимет pgvecto.rs на новые..
Руководство инженера по машинному обучению для AWS Solutions Architect Associate (AWS-SAA)
Дневная работа инженера MLOps / инженера машинного обучения в значительной степени начинается с входа в облачную платформу, и в моем случае это AWS. AWS предоставляет отличные сервисы для создания сквозных систем машинного обучения, в том числе для обслуживания моделей после развертывания. Довольно много хлопот для инженера машинного обучения, я прав? Я прохожу ряд сертификаций, таких как AWS SAA и AWS ML, чтобы получить больше знаний об услугах AWS для создания масштабируемых,..
Тенденции больших языковых моделей
В мире искусственного интеллекта немногие разработки были столь же трансформационными, как эволюция больших языковых моделей (LLM). С момента своего появления до новаторского настоящего LLM были движущей силой прогресса в понимании и генерации естественного языка. Наша история началась примерно 30 лет назад с ключевой разработки Зеппа Хохрайтера и Юргена Шмидхубера — сети Long Short-Term Memory (LSTM). Этот тип рекуррентной нейронной сети обладал уникальной способностью учиться на..
Достигает ли ваш конвейер LLM вашей цели?
Узнайте, что наиболее важно для оценки и как это измерить в вашей воронке LLM. Одним из ключевых компонентов, необходимых для эффективной реализации конвейера LLM, является способ оценки эффективности вашего конвейера. То есть вам необходимо оценить конечный результат, который является продуктом не только самого LLM или подсказки, но и взаимодействия между LLM, подсказкой и настройками, такими как температура или минимальные и максимальные токены. Рассмотрим шаблонный код для..