AWS ו-Huging Face משתפים פעולה כדי להפוך את AI הגנרטיבי לנגיש וחסכוני יותר

אנו שמחים להכריז על שיתוף פעולה מורחב בין AWS ו-Huging Face כדי להאיץ את ההדרכה, הכוונון והפריסה של מודלים גדולים של שפה וחזון המשמשים ליצירת יישומי בינה מלאכותית. יישומי AI גנרטיביים יכולים לבצע מגוון משימות, כולל סיכום טקסט, מענה על שאלות, יצירת קוד, יצירת תמונות וכתיבת מאמרים ומאמרים.

ל-AWS יש היסטוריה עמוקה של חדשנות ב-AI גנרטיבי. לדוגמה, אמזון משתמשת בבינה מלאכותית כדי לספק חווית שיחה עם אלקסה שלקוחות מקיימים איתה אינטראקציה מיליארדי פעמים בכל שבוע, והיא משתמשת יותר ויותר בבינה מלאכותית גנרטיבית כחלק מחוויות חדשות כמו צור עם Alexa. בנוסף, M5 קבוצה בתוך Amazon Search שעוזרת לצוותים ברחבי אמזון להביא דגמים גדולים ליישומים שלהם, הכשרה דגמים גדולים לשיפור תוצאות חיפוש באתר Amazon.com. AWS מחדשת כל הזמן בכל תחומי ה-ML כולל תשתית, כלים אמזון SageMaker, ושירותי AI, כגון Amazon Code Whisperer, שירות המשפר את פרודוקטיביות המפתחים על ידי הפקת המלצות קוד המבוססות על הקוד וההערות ב-IDE. AWS גם יצרה מאיצי ML ייעודיים עבור האימון (AWS Trainium) והסקת מסקנות (Afer Inferentia) של מודלים גדולים של שפה וחזון ב-AWS.

Hugging Face בחרה ב-AWS מכיוון שהיא מציעה גמישות בכלים חדישים לאימון, כוונון ופריסה של דגמי Hugging Face, כולל אמזון SageMaker, AWS Trainium, ו Afer Inferentia. מפתחים המשתמשים ב-Huging Face יכולים כעת לייעל בקלות את הביצועים ולהוזיל את העלות כדי להביא יישומי AI גנרטיביים לייצור מהר יותר.

בינה מלאכותית מחוללת בעלת ביצועים גבוהים וחסכונית

בנייה, הדרכה ופריסה של מודלים גדולים של שפה וחזון היא תהליך יקר וגוזל זמן הדורש מומחיות עמוקה בלמידת מכונה (ML). מכיוון שהמודלים מורכבים מאוד ויכולים להכיל מאות מיליארדי פרמטרים, בינה מלאכותית גנרטיבית היא במידה רבה מחוץ להישג ידם של מפתחים רבים.

כדי לסגור את הפער הזה, Hugging Face משתפת פעולה כעת עם AWS כדי להקל על מפתחים לגשת לשירותי AWS ולפרוס דגמי Hugging Face במיוחד עבור יישומי בינה מלאכותית. היתרונות הם: אימון מהיר יותר וקנה מידה של הסקת חביון נמוך ותפוקה גבוהה. לדוגמה, מופעי Amazon EC2 Trn1 מופעלים על ידי AWS Trainium לספק זמן מהיר יותר לאימון תוך מתן חסכון של עד 50% בעלות לרכב בהשוואה למופעים מבוססי GPU דומים. מופעי Inf2 החדשים של אמזון EC2, המופעלים על ידי הדור האחרון של Afer Inferentia, נבנו ייעודיים לפרוס את הדור האחרון של מודלים גדולים של שפה וחזון ולהעלות את הביצועים של Inf1 על ידי אספקת תפוקה גבוהה עד פי 4 וזמן השהייה נמוך עד פי 10. מפתחים יכולים להשתמש ב-AWS Trainium וב-AWS Inferentia באמצעות שירותים מנוהלים כגון Amazon SageMaker, שירות עם כלים וזרימות עבודה עבור ML. או שהם יכולים לנהל בעצמם באמזון EC2.

להתחיל היום

לקוחות יכולים להתחיל להשתמש בדגמי Hugging Face ב-AWS בשלוש דרכים: דרך SageMaker קפיצת פתיחה, מה היא Hugging Face AWS Deep Learning Containers (DLCs),  או הדרכות כדי לפרוס את הדגמים שלך ל-AWS Trainium או AWS Inferentia. ה-DLC של Hugging Face עמוס בשנאים, מערכי נתונים וספריות טוקנייזרים מותאמים כדי לאפשר לך לכוונן ולפרוס יישומי AI גנרטיביים בקנה מידה בשעות במקום בשבועות - עם שינויי קוד מינימליים. SageMaker JumpStart ו-DLCs Hugging Face זמינים ב כל האזורים איפה אמזון SageMaker נמצא זמין ולבוא ללא עלות נוספת. לקרוא תיעוד ו פורום דיוןכדי ללמוד עוד או לנסות את מחברות לדוגמה היום.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-and-hugging-face-collaborate-to-make-generative-ai-more-accessible-and-cost-efficient/