テキスト生成推論
Definition
テキスト生成推論(TGI)は、低レイテンシと高いスループットで大規模言語モデル(LLM)を提供するために設計された専用ソフトウェアフレームワークです。テキスト生成のための推論プロ …
テキスト生成推論(TGI)は、低レイテンシと高いスループットで大規模言語モデル(LLM)を提供するために設計された専用ソフトウェアフレームワークです。テキスト生成のための推論プロ …
プルーニングは、ニューラルネットワークにおいて出力精度にほとんど寄与しないニューロン、接続、またはフィルターを特定して除去するプロセスです。これらの冗長な要素を削除することで、モ …
Intelによって開発されたOpenVINO(Open Visual Inference and Neural network Optimization)は、開発者が訓練済みのデ …
このカテゴリには、パフォーマンスを維持しつつモデルのフットプリントを縮小することを目指した、プルーニング、量子化、知識蒸留などの手法が含まれます。これは複雑なAIモデルを展開する …
AIエンジニアリングの文脈において、マイクロサービスにより、データ前処理、モデル推論、結果保存など、AIパイプラインの異なるコンポーネントを個別に開発、スケーリング、保守すること …
MLOpsにより、組織は機械学習モデルを生産環境で信頼性高く効率的にデプロイおよび維持できます。これには、データとモデルのバージョン管理、自動テスト、継続的インテグレーションが含 …
ローカルLLMの実行は、PC、Mac、またはローカルサーバーなどの消費者向けハードウェア上でオープンウェイトモデルを直接デプロイすることを伴います。このアプローチはサードパーティ …
「ラストマイル」問題は、既存インフラとの統合、低レイテンシ推論の確保、エッジケースの処理など、モデルを生産環境にデプロイする際に直面する課題を指します。
AIソリ …
ガードレールとは、特に大規模言語モデルにおけるAIアプリケーションに統合された、安全でコンプライアンスに準拠した動作を確保するための一連のソフトウェア制御およびポリシー執行レイ …
GPT OSSは、通常、プロプライエタリなGenerative Pre-trained Transformerモデルのオープンソース代替品または派生版を指します。これらのプロジェ …
この手法では、トレーニング済みのAIモデルをスマートフォン、IoTセンサー、組み込みシステムなどのハードウェアに直接デプロイします。データをローカルで処理することで、エッジ推論は …
エッジコンピューティングは、IoTデバイス、センサー、またはローカルゲートウェイなど、データが生成される場所の近くでデータを処理することで、クラウド中心のアーキテクチャが抱えるレ …
Diffusion Single Fileは、機械学習モデル、特に拡散モデルのパッケージング戦略を指します。これには、バイナリ重み、ハイパーパラメータ、およびモデルアーティファク …
予測またはスコアリングとも呼ばれる推論は、モデルのトレーニングフェーズ後に発生します。アルゴリズムは入力特徴量を取り、内部構造(ニューラルネットの重みなど)を通じて処理し、最終的 …
AIエンジニアリングにおけるテストは、バイアス、エラー、堅牢性の問題を特定するために、多様なデータセットに対してモデルを厳密に評価することを含みます。これには、コードコンポーネン …
量子化は、高精度な浮動小数点数(例:FP32)を低精度フォーマット(例:INT8やFP16)に変換します。この精度の低下により、モデルのメモリ使用量と計算要件が減少し、推論速度が …
Dockerにより、開発者はアプリケーションとそのすべての依存関係をソフトウェア開発の標準化されたユニットにパッケージ化できます。これらのコンテナはソフトウェアを環境から分離し、 …
人工知能において、リアルタイムとは、システムが入力を処理して出力を生成する際に、最小限のレイテンシ(遅延)、通常はミリ秒単位で動作する能力を意味します。これは、遅延が許容されない …
低コストAIは効率性を重視し、機械学習に伴う参入障壁と運用費用の削減を目指します。これには、モデル圧縮、量子化、剪定などの技術が含まれ、リソース制約のある環境での実装を可能にしま …
伝統的には輸送手段を意味しますが、AI用語では、「ビークル」はモバイルアプリ、Webインターフェース、または組み込みシステムなどのインテリジェントサービスの配信メカニズムを比喩的 …
クラウドコンピューティングは、AIワークロードに対してスケーラブルなインフラストラクチャを提供し、開発者が物理的なデータセンターを維持することなく強力なGPUやストレージにアクセ …
推論とは、完成したモデルを使用して未見のデータに対して判断や予測を行うデプロイメント段階を指します。重みを更新するトレーニングとは異なり、推論は計算リソースを消費して結果を出力し …