Applied Compute Training

توضیحات

Applied Compute Training یک ابزار قدرتمند است که برای تنظیم دقیق مدل‌های یادگیری ماشین به بهینه‌ترین شکل ممکن طراحی شده است. این ابزار به کاربران این امکان را می‌دهد که با یک مدل موجود شروع کنند و با اجرای آزمایش‌های تکرارپذیر، عملکرد آن را به تدریج ارتقا دهند. از طریق سیستم یادگیری تقویتی (RL) کاملاً ناهمگام خود، این ابزار استنتاج با توان عملیاتی بالا و آموزش با دقت پایین‌تر را ارائه می‌دهد که بهره‌وری و پایداری مدل را بهینه‌سازی می‌کند. این پلتفرم همچنین از تنظیم کامل پارامترها در مقیاس بزرگ پشتیبانی می‌کند و اجازه می‌دهد مدل‌های چند تریلیون پارامتری را بدون زحمت و بدون نیاز به مدیریت خوشه (کلاستر) توسط کاربر، آموزش دهید. Applied Compute Training با استفاده از منابع پردازشی مشتری، امکان آموزش مدل‌های پیچیده را با کمترین راه‌اندازی یا بدون نیاز به آن فراهم می‌کند و مسلماً سرعت دستیابی به نتایج پیشرفته را افزایش می‌دهد. Applied Compute Training همچنین یادگیری مداوم (Continual Learning) را با تقطیر خودکار (self-distillation) تلفیق می‌کند و به مدل‌ها اجازه می‌دهد مستقیماً از ردپاهای تولیدی غیرقابل پخش مجدد، آموزش ببینند. این استراتژی تضمین می‌کند که استفاده از مدل به طور خودکار به عنوان سیگنال آموزشی عمل کرده و بهبود مستمر مدل را ترویج می‌کند. این پلتفرم «آری» (Ari) را معرفی می‌کند؛ یک عامل هوش پژوهشی کاربردی (Applied Research Intelligence) که چرخه پژوهش را خودکار می‌کند. آری هر اجرا را زیر نظر دارد، به طور پیش‌گیرانه در مورد انحرافات احتمالی هشدار می‌دهد، مشکلات تنظیمات را برطرف می‌کند، اجراها را مجدداً راه‌اندازی می‌کند و حتی گزارش تولید می‌کند که این امر زمان عملیاتی را کاهش می‌دهد. Applied Compute Training به مشتریان اجازه می‌دهد ابزار ارزیابی (harness) خود را بیاورند و در چهارچوبی که در حال حاضر با آن کار می‌کنند آموزش ببینند، بنابراین تضمین می‌کند که محیط یادگیری به دقت با زمینه تولید بلادرنگ مطابقت دارد. این ابزار همچنین پتانسیلی را ایجاد می‌کند تا مدل‌ها با هرچه بیشتر استفاده شدن، بهبود یابند و داده‌ها را به مدل‌های بهتر، سریع‌تر و ارزان‌تر متعلق به مشتری تبدیل کنند.

برچسب‌ها