Hugging FaceモデルとGradio 2.0の活用と組み合わせ
Hugging FaceモデルをGradio 2.0で簡単に利用・組み合わせる方法が紹介されました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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CPU上でのBERT推論のスケーリングアップ（パート1）
Hugging FaceがCPU上でのBERT推論を高速化する手法について解説しました。
🤗 Accelerateの紹介
Hugging Faceが大規模モデルの分散学習を簡素化するライブラリ「Accelerate」を発表しました。
N
GPT-3が次世代アプリを動かす
300以上のアプリがOpenAIのAPIを通じてGPT-3を活用し、高度なAI機能を提供しています。
Amazon SageMakerとHugging Faceのパートナーシップ
Amazon SageMakerとHugging Faceが提携し、機械学習モデルのデプロイを簡素化。
Google Cloud上でのサーバーレスTransformerパイプライン構築記
Google Cloud上でサーバーレスなHugging Face Transformerパイプラインを構築した事例が紹介されました。
Hugging Faceで🤗 Transformersを使って英語ASR向けにWav2Vec2をファインチューニング
Hugging Faceが提供するWav2Vec2モデルを英語の自動音声認識（ASR）タスク向けにファインチューニングする…
Hugging Face TransformersにおけるTensorFlowモデルの高速化
Hugging Face TransformersでTensorFlowモデルの推論速度が向上しました。
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Kubernetesを7,500ノードにスケール
OpenAIがKubernetesクラスターを7,500ノードに拡張することに成功しました。
Hugging Face API顧客向けにTransformer推論を100倍高速化した方法
Hugging FaceがAPI顧客向けにTransformerモデルの推論速度を最大100倍高速化しました。
N
OpenAIからの組織変更に関する最新情報
OpenAIが組織変更と成長の1年を迎え、今後の方向性を示した。
TransformersとRay Tuneによるハイパーパラメータ探索
Hugging Face TransformersとRay Tuneを組み合わせた効率的なハイパーパラメータ探索手法が紹介されました…