Одна лента, одна логика
Все материалы по времени публикации. Новые всегда сверху.
Серверные процессоры Intel Xeon Ice Lake справляются с инференсом BERT не хуже видеокарт. Три программные настройки — память, потоки, библиотека параллелизма — дают до 75% прироста скорости. Пошаговый разбор с цифрами и автоматич…
Тонкая настройка BERT на CPU-кластере с Intel Xeon даёт трёхкратное ускорение без GPU. Пошаговое руководство: от запуска инстансов Amazon EC2 до распределённого обучения с Intel oneCCL и PyTorch. Готовые команды, код и результаты…
Hugging Face выпустила Optimum — открытый инструмент для ускорения и квантования Transformer-моделей. Узнайте, как с помощью партнерства с Intel упростить запуск моделей на Xeon и снизить порог входа в продакшен.
15 ноября стартует вторая часть курса Hugging Face по NLP. Токен-классификация, языковое моделирование, перевод и другие темы. Двухдневное событие с докладами, проектами и сертификатами. Узнайте, как участвовать и получить беспла…
Как нейросеть превращает текст в понятные векторы для поиска, кластеризации и чат-ботов? Разбираем контрастное обучение, роль Multiple Negative Ranking Loss, размера батча и hard negatives. Сравниваем Mini-LM, RoBERTa и MPNet и п…
Машинное обучение становится стандартным IT-процессом: 87% моделей не доходят до продакшна без MLOps, а трансформеры работают с текстом, изображениями и речью. Узнайте, как превратить ИИ из эксперимента в работающий бизнес-инстру…
Пошаговое руководство по созданию и публикации демо моделей машинного обучения с помощью Gradio и Hugging Face Spaces. Бесплатный хостинг, простой код, наглядный интерфейс — запустите своё первое демо за полчаса.
Пошаговое руководство по созданию интерактивных демо ML-моделей и визуализации датасетов на Hugging Face Spaces с помощью Streamlit. Готовые примеры кода, настройка зависимостей и публикация за несколько минут.
Энтузиасты из сообщества TWIML дообучили нейросеть CLIP на спутниковых снимках и подняли точность поиска с 57% до 88%. Узнайте, как текстовый запрос «аэропорт» или «пляж» находит нужный объект среди тысяч квадратных километров Зе…
BERT тормозит на процессоре? Узнайте, как правильно распределить нагрузку по ядрам, настроить привязку потоков и запустить параллельные экземпляры модели. Почти линейный рост пропускной способности без покупки GPU — практические …
Практическое руководство по распределенному обучению модели суммаризации диалогов на базе BART с Amazon SageMaker и Hugging Face. Настройка окружения, подготовка данных, подбор гиперпараметров и оценка результата — с конкретными …
В марте 2021 года AWS и Hugging Face объявили о партнерстве, которое позволяет запускать обучение NLP-моделей одной командой. Разбираем интеграцию с SageMaker, снижение затрат до 90% и возможности для бизнеса.