DeepLearning

الإمبددنجات المتقاطعة تمثل تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح فهمًا وتنقيحًا عبر أنواع البيانات المختلفة داخل مساحة تمثيل موحدة.

الديموقراطية في الذكاء الاصطناعي هنا. مع نماذج LLM المفتوحة المصدر مثل Llama 3، وMixtral، وQwen الآن تنافس النماذج الخاصة، يمكن للمجموعات بناء بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي باستخدام معدات الاستهلاك - مما يقلل التكاليف مع الحفاظ على التحكم الكامل في خصوصية البيانات والنشر.

لقد أصبحت لينكس نظام التشغيل الافتراضي لمحترفي العلوم البياناتية، حيث توفر مرونة لا تُقاوم، أداءً متميزًا، ونظامًا غنيًا من الأدوات.

Apache Airflow هو منصة مفتوحة المصدر تم تصميمها لكتابة وجدولة ومراقبة التدفقات بشكل برمجي، تمامًا باستخدام كود بايثون، مما يوفر بديلًا مرنًا وقويًا لل أدوات تدفق العمل التقليدية أو اليدوية أو القائمة على واجهة المستخدم.

في أحد الأيام الباردة في يوليو … الذي يكون في أستراليا … شعرت بحاجة عاجلة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن قضبان التعزيز الخرساني غير المغلقة …

كيف تؤثر مسارات PCIe على أداء النماذج الكبيرة؟ يعتمد ذلك على المهمة. بالنسبة للتدريب والتنبؤ متعدد GPUs - فإن انخفاض الأداء كبير.

في وسط الفوضى في العالم الحديث هنا أنا مقارنة مواصفات التكنولوجيا المختلفة المناسبة لمهام الذكاء الاصطناعي (التعلم العميق, كشف الكائنات ونماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة). ولكنها جميعًا باهظة التكلفة للغاية.

لقد استخدمت MMDetection (mmengine، mdet، mmcv) إلى حد كبير،
ولكن الآن يبدو أنه خارج اللعبة.
هذا أمر مأساوي. كنت أحب مكتبة النماذج الخاصة به.