どのように使用しているかをご覧ください。ダウンタイムを最小限に抑えながら、計算リソースをより効率的に管理および運用するのに大いに役立っています。運用を急速にスケールアップできました。サポートの開始を心より歓迎します。これは当社にとって画期的な出来事です。クラスターの管理と運用をさらに容易にしてくれるからです。プラットフォームにパッケージ化および製品化できるようになったため、エンドカスタマーも恩恵を享受できます。サポートは、市場投入までの時間を短縮するのに役立っています。提供できるようになりました。コントロールプレーンの運用と設定について心配する必要がなくなりました。ワークロードをサポートするためのネットワークパフォーマンスと最適化された設定を提供してくれます。AI「プロセス全体が合理化されました。利用すると、ハードウェア障害が発生した場合に、最後に保存されたチェックポイントからトレーニングジョブを特定して自動的に回復する、クラスターの回復力機能を活用できます。共通のスレッドとして使用して、アプリケーション、推論、トレーニングなど、非常に多様なワークロードを実行しています。データサイエンスを統合する最前線に立っていることを誇りに思っています。利用して、機械学習の運用を変革し、効率と精度を高めています。パフォーマンスを迅速に評価できます。これにより、新しいリリースを評価するために必要な時間を最小限に抑えることができます。これは、急速に変化する環境では非常に重要です。リスク、土地特徴の識別まで、さまざまなユースケースのためにインサイトを生成しています。活用して、低解像度の衛星画像で農場の境界を識別するアプリケーション用のモデルを作成しています。大規模な衛星画像データセットから最先端の深層学習モデルを開発することは、非常に困難です。イノベーションにさらに注力でき、手動プロセスに費やす時間を短縮できます。利用した新しい機能を研究および提供しています。問題に注力できるようになります。エンジニアの承認があれば本番環境にデプロイします。ビジネスを確立するためのツールを提供することで、日常の起業家の成功を支援することを目指しています。「私たちは多様なニーズを持つお客様にサービスを提供しています。通常は大企業だけで使われている、信じられないほどのパワーと知識をすぐに利用できるようにすることで、中小企業の競争の場を広げています。ビジネスアプリケーションに適しているかを判断することです。お客様にとって最も重要な特定の基準に基づいてモデルを簡単に比較し、モデルのコスト、レイテンシ、モデルの精度とパフォーマンスの適切なバランスを実現できることが重要です。新しいモデル評価機能により、モデル選択プロセスに伴う複雑さが解消され、これらのモデルの新しいバージョンの実験、開発、デプロイ、管理を簡単に実行できるため、アイデアから実装までの時間を短縮できます。力をさらに活用できるように、この新機能へのアクセスをより多くのチームに拡大できることをうれしく思います」。お客様重視の機能を提供するとともに、社内業務のコスト効率を高めるために機械学習を活用する最前線に立ってきました。サイエンティストは、これらの目標を達成するために数多くのプロジェクトに取り組んでいます。ワークフローを迅速にイテレーションすることは、価値を提供する上で不可欠です。ようなオーダーメイドのツールを、強く、明確に求めていました。サイエンティスト向けの管理および統制されたプラットフォームを提供してくれます。ような業界標準ツールの使用を可能にすることで、当社のモデル開発ライフサイクルを大幅に強化してくれます。実験追跡も利用できます。ホストインスタンスを維持する運用上の負担が軽減され、コラボレーションが強化されました。データサイエンティストに適切なツールを提供することが、イノベーションの推進に不可欠であると考えています。これにより、新しいアイデアを探求し、モデルを改善できます。実験を管理および文書化するための堅牢なプラットフォームを提供してくれます。実験を効果的に管理し、モデルのデプロイを確実に成功させるには、実験を追跡してモデルを登録するための堅牢なシステムが必要です。実験を詳細かつシームレスに追跡し、コードベースへの変更を最小限に抑えることを可能にしてくれるため、この目的のための効率的なソリューションとなります。開発プロセスを実現できます。使用することで、大規模な分散機械学習モデルを簡単に作成できます。内で開発の大部分をシームレスに自動化できます。ジョブを比較し、最適なモデルを見つけて、本番環境にデプロイできるよう、当社は自動化されたトレーニングジョブのパフォーマンスを追跡する信頼性の高い方法を必要としています。自分で設定して管理する手間なく、これを実行できます。シンプルでありながら非常に効果的な統合として大きな価値をもたらしてくれました。ネイティブ統合により、モデルの追跡とプロモーションのタスクが容易になりました。開発の最前線に立ってきました。私たちは、お客様が信頼できる情報にアクセスしやすく、より迅速に結果を出せるように、有意義なソリューションを提供することに全力を注いでいます。プロバイダーとの提携に加えて、独自のコンテンツと人間の専門知識を活用して、カスタムモデルのトレーニングをより効率的に行うことも検討しています。分散型トレーニングライブラリは、大規模モデルトレーニングのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。その耐障害性機能により、インフラストラクチャの監視と管理にかかる時間を節約できます。トレーニングすることで、市場投入までの時間が短縮され、顧客に質の高いソリューションを迅速に提供できるようになります。利用して、大規模言語モデルのトレーニング要件を満たすことができました。ような重要な新しいオープンファンデーションモデルを作成してきました。これらのモデルは何百万回もダウンロードされています。専用設計の耐障害性とパフォーマンス機能により、当社のオープンサイエンスチームは、インフラストラクチャの管理ではなく、基盤モデルの構築方法に関する重要な改善点の革新と公開に集中できるようになりました。ハードウェアの障害を検出し、進行中のモデルトレーニングを中断することなく、障害のあるハードウェアをすばやく交換できる点が気に入りました。年で数百時間のトレーニング時間を節約できました。インフラストラクチャを探していました。構築と微調整を行ってきました。会話型回答エンジンが強化されます。障害を修正するため、開発者は基盤となるインフラストラクチャの管理と最適化に時間を費やすことなく、モデル構築に集中できます。トレーニング時間を最適化し、トレーニングスループットを倍増させるのに役立ちました。倍速く実行できるようになりました。エクスペリエンスの開発が加速されます。使用に関する当社の方針を反映した最適な基盤モデルを選択することにより、責任ある透明性のあるソリューションをお客様に提供します。新しいモデル評価機能をテストしました。バイアス、品質、パフォーマンスなどの指標にわたって基盤モデルを測定できることに期待しています。基準に適合するモデルを比較および選択できることを楽しみにしています。基盤モデルに対してオープンエコシステムのアプローチを採用しています。アーキテクチャの拡張と市場投入の加速に役立つ重要なコンポーネントです。エンドポイントに配置できました。このエンドポイントでは、すべてのリソース割り当てとコンピューティングリソースの共有が自動的に処理され、パフォーマンスが向上し、基盤モデルのデプロイコストが削減されました。Doshi、セールスフォースのエンジニアリング担当副社長。膨大な非構造化プロフェッショナルデータプールから有意義な洞察を引き出すことです。介して大規模な言語モデルを採用することで、データ抽出プロセスを自動化し、企業が労働力の能力や組織構造を評価する方法を変革しました。このアプローチは、データ分析の規模を拡大するのに役立っただけでなく、キーワードマッチングなどの従来のデータ分析方法の制限を回避するのにも役立ちました。組織構造の有効性、従業員のスキル、および財務結果における業績について、企業を定量的にスコアリングし、ベンチマークを行うことができます。推論は、複数のアベイラビリティーゾーンにモデルをデプロイし、オンラインでもバッチモードでも大規模に予測を実行するのに役立ちます。使用する一元化されたプラットフォームでは、コンプライアンスがより簡単になります。機密データを一元化して保護すれば、機密データを簡単に追加できます。アクセシビリティを最大化することです。私たちは数百億のパラメータを持つ基礎モデルを構築しており、そのためには最適なトレーニングパフォーマンスをスケーリングできるインフラストラクチャが必要です。これにより、モデルトレーニングの回復力とパフォーマンスが向上し、最先端のモデルをより迅速に構築できるようになります。テクノロジーを使用したサービスを通じて、お客様に喜んでいただけるよう努めています。モデルを開発、トレーニング、デプロイするための完全でシームレスなワークフローを構築することは、機械学習を拡張するうえで欠かせないものでした。ワークフローを迅速に構築する場合に役に立ち、モデルの効果的なデプロイおよび管理を容易にします。使用すれば、開発サイクルをより効率的にすることができます。氏、チーフデータサイエンティスト、iFood「個別家計から国内総生産におよぶまでの経済成長には、供給と需要が一致する強力な医療産業が不可欠です。一貫したキュレーション済みのデータセットを使用することで、データサイエンスおよび開発チーム全体でより適切に拡張を行えると確信しています。モデルパイプラインを構築するために使用できます。使用して、サンドペーパーなどの実証済みの製品を改善し、ヘルスケアを含む他のいくつかの分野でイノベーションを推進しています。新機能はスケールに役立つため、当社にメリットをもたらしてくれるものであると確信しています。使用すると、同じモデル特徴量を何度も作成する必要がなくなります。データの準備、モデルの構築、およびモデルのデプロイをエンドツーエンドのワークフローに自動化するのに役立つため、モデルの市場投入までの時間を短縮できます。アプリケーションを迅速に起動することができました。ミッションは、デザインを世界中に広め、誰でも簡単に美しいものをあらゆるデバイスで作成できるようにすることです。より、ユーザーができる限りスムーズにアイデアを実現できるよう支援しています。使い始め、さまざまな基盤モデルをテストできるようになりました。さまざまな基盤モデルを簡単に展開し、プロジェクトを立ち上げて実行することができました。顧客に関する理解を深める機能を通して、多くの組織における製品やサービスの品質向上を支援しています。使用すると、最先端の基盤モデルへのアクセス、テスト、デプロイを簡単に行うことができます。アプリケーションに統合することができました。「私たちの顧客は何千もの法的書類を保有しており、これらの書類を解析するプロセスは手間と時間がかかるものです。多くの場合、答えを素早く得る方法がなく、例えば宣誓証言で誰が質問したかを確認するのに時間を要してしまいます。より、最先端の基盤モデルにアクセスして製品を強化することができるため、お客様は一度に何千ものドキュメントを通して、矛盾の検出や意味検索など、さまざまなユースケースに対応することができます。活用する新しい方法を模索し続けています。画像分類モデルを用いて、生産ラインからパッケージラベルを必要とする製品を識別しています。画像分類モデルは、現場からの新しい画像で定期的に再トレーニングする必要があります。M機械学習モデルをトレーニングできるようになりました。世界中のブンデスリーガファンに対して、サッカーの試合中により魅力的なファン体験を提供します。値を予測する原因を決定する際に、主要な基盤となるコンポーネントのいくつかが何であるのかをインタラクティブに説明できるようになりました。アルゴリズムの信頼性の向上に役立ち、より高品質の予測を得ることを可能にします。ワークフローを標準化するという私たちの長期戦略における重要な部分となっています。視聴者が各試合における重要な意思決定についてより深い洞察を得ることができるようにします」。強化できるようになりました。顧客は、よりスマートに検索し、会話をすぐにまとめ、生産性を最大限に高めることができるようになりました。「モンスターハンター」シリーズや「ストリートファイター」などのゲームタイトルで有名な日本のゲーム会社です。ゲームの品質を保証し、解約の可能性とその傾向を特定する必要がありました。精度で顧客チャーンを予測することができました。値による説明可能性を提供することで、モデルの動作を理解するのに役立っています。ジョイントソリューションにより、大幅なコスト削減を実現しながら、モデルをよりよく理解し、より高い精度で顧客満足度を向上させられるようになります」。提供することで、ビジネスの管理方法を変革しています。利用することで、数週間、数か月、あるいはそれ以上かかっていた重要なプロセスを、数分、数秒で、信じられないようなスケールで即座に実行することができます。組織の誰もが使いやすく、理解しやすい、スケーラブルなデータサイエンスソリューションのセットを提供しています。モデルがどのように予測を行っているのか、重要なインサイトを得ることができます。スピードとインテリジェンスを高めることに役立ちます」。よりこれらの取り組みが推進されたことは素晴らしいことです」。次の時代をリードすることを目指しています。自分で新しい画像を作成できます。訓練するには大量の計算が必要なため、効率的な並列処理が非常に重要です。大規模なデータを継続的に管理し、新たに取得したデータにも柔軟に対応する必要がありました。専門知識を必要とせずに、ユーザーがテキストとやり取りする方法を再構築できるよう支援しています。テキスト生成、スマートな要約、さらにはコード生成まで、すべて当社の大規模言語モデルファミリーをベースにしています。使用してトレーニングを行いました。ライブラリとの相性も抜群でした。簡単に拡張できました。億パラメータモデルと同等のテキスト生成品質を、はるかに低い推論コストで実現できます。本番環境にデプロイしているクライアントは、毎日何百万人ものリアルタイムユーザーにサービスを提供でき、ユーザーエクスペリエンスを犠牲にすることなく、ユニット経済性の向上という利点を享受できます。ライブラリの支援を受けて、貨物業界における安全で持続的な長距離輸送用の自動運転トラックを商品化しています。ライブラリを使用して、テラバイトのトレーニングデータと数百万のパラメータを持つモデルを含む大規模な分散トレーニングジョブを簡単に実行できるようになりました。おかげで、トレーニングインフラストラクチャを管理しなくてもシームレスにスケーリングできるようになりました。モデルのトレーニングにかかる時間が数日から数時間に短縮され、設計サイクルを短縮し、新しい自動運転車機能をこれまでになく迅速に車両に導入できるようになりました。モデルをより効率的にトレーニングしています。「当社の強力なテクノロジーは、巧みにマルウェアが混入したファイルを検出して排除します。モデルを使用して数テラバイトサイズのデータセットを処理することは非常に時間がかかり、限られたメモリ容量では不可能な場合もありました。モデルのトレーニングに成功しました。自動モデルチューニングとスポットインスタンスでの分散トレーニングを使用することで、このような大規模なデータセットへのスケールアウトに必要な基盤となるトレーニングインフラストラクチャを調整することなく、モデルを迅速かつ効果的に変更および再トレーニングできます。進歩を維持するために必要な高いパフォーマンスを提供してくれます。現実世界の無数のエッジケースを安全にナビゲートできます。「私たちはコンピュータービジョンモデルを使用してシーンのセグメンテーションを行います。これはシーンの理解にとって重要です。以前は、あるエポックでモデルのトレーニングに57分かかっていたため、作業速度が低下していました。分でトレーニングを行うことができました。短縮されたことで、開発サイクル中のデータ準備により多くの時間を費やすことができます。スペースでは、誰もが思考と同じスピードで作成できるように、ニューラルレンダリングされたゲームエンジンを構築しています。言語モデリングの進歩につれて、当社ではテキストと画像の両方の意味を組み込んで、何を生成するべきかについて取り組んでいます。パイプラインを備えた大規模なモデルのトレーニングを強化するために情報検索を利用することに焦点を当てています。複数のデータソースとモデルが同時にトレーニングされているため、このセットアップには分散トレーニングに加えて課題があります。選択した理由は、データサイエンティストが基盤となるインフラストラクチャの管理について心配することなく、モデルの構築、トレーニング、チューニングを繰り返し行うことができるため、データサイエンティストはより迅速かつ独立して作業できるからです。モデルをトレーニングして調整するという要件も高まっています。私たちは常に、トレーニング時間を短縮しつつトレーニングコストを削減する方法を模索しています。期待しているのはそのためです。効率的に使用できるようにします。高レベルライブラリがシームレスに統合されたことで、トランスベースのモデルのトレーニング時間が数週間から数日に大幅に改善され、トレーニングコストも削減されました。マルチモデルエンドポイントを使用したほぼリアルタイムの予測を必要とする脅威検出を改善しました。マルチモデルエンドポイントは、費用対効果が高いだけでなく、モデルの保存方法を簡素化することでパフォーマンスが少し向上しました。削減できると同時に、お客様のレイテンシーと応答時間を改善できました。使用することで、大規模かつ効率的に機械学習を行うことができ、妥当なコストと低い運用オーバーヘッドで多くのモデルを迅速に作成できます。