TensorFlow Transformer モデルを高速化するには | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 近年注目を集めている Transformer モデルは、自然言語処理（NLP）の進歩に大きく寄与してきました。Transformer モデルは多くの場合、機械翻訳、テキスト要約、ドキュメント分類などのさまざまなユースケースで、再帰型ニューラル ネットワークに代わる存在になっています。Transformer モデルを本番環境にデプロイして推論を行うことは、組織にとって困難な場合もあります。それは、推論が高価であり、実装が複雑であるためです。このたび Google は、Vertex AI Prediction サービス上の TensorFlow（TF）モデルのサービングを最適化する、新しいランタイムの公開プレビュー版を発表しました。そして最適化された TensorFlow ラ

[misshiki]

“最適化された TensorFlow ランタイムを使用して、微調整された T5x ベースモデルを Vertex AI Prediction サービスにデプロイし、モデルのパフォーマンスを評価する方法について説明”