AWS Neuron が Llama-2 70b モデルと PyTorch 2.0 のサポートを追加
AWS Neuron は、生成系 AI 向けに構築された Amazon EC2 Inferentia および Trainium ベースのインスタンス用の SDK です。本日、Neuron 2.15 のリリースに伴い、Llama-2 70b モデルのトレーニングのサポートおよび PyTorch 2.0 のサポートを発表いたします。 Neuron は PyTorch や TensorFlow などの一般的な ML フレームワークと統合されているため、ベンダー固有のソリューションを必要とせずに、最小限のコード変更で開始できます。Neuron には、Trn1 インスタンスでの生成系 AI モデルの高性能トレーニングと Inf2 インスタンスでの推論をサポートするコンパイラ、ランタイム、プロファイリングツール、ライブラリが含まれています。このリリースでは、Neuron Distributed ライブ
Training a 1 Trillion Parameter Model With PyTorch Fully Sharded Data Parallel on AWS
Authors: Pavel Belevich (Meta AI), Yanli Zhao (Meta AI), Shen Li (Meta AI), Jessica Choi (Meta AI), Rohan Varma (Meta AI), Pritam Damania (Meta AI), Geeta Chauhan (Meta AI), Mahesh Yadav (Meta AI), Pierre-Yves Aquilanti (Amazon AWS), Sundar Ranganathan (Amazon AWS) We demonstrate the feasibility of training 175B- and 1T-parameter models using FullyShardedDataParallel (FSDP) on AWS. Based on our ex
Build GAN with PyTorch and Amazon SageMaker | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Build GAN with PyTorch and Amazon SageMaker GAN is a generative ML model that is widely used in advertising, games, entertainment, media, pharmaceuticals, and other industries. You can use it to create fictional characters and scenes, simulate facial aging, change image styles, produce chemical formulas synthetic data, and more. For example, the following images show the
MetaがAWSを戦略的クラウドプロバイダーに選定 AWS上におけるPyTorchを強化
Meta Platformsは、戦略的クラウドプロバイダーとしてAWSを選定した。連携を強化する2社が共同開発を行う分野とは？ アマゾンウェブサービス（AWS）は2021年12月1日（現地時間）、Meta Platforms（旧Facebook）が戦略的クラウドプロバイダーとしてAmazon Web Services（AWS）を選定し、両社の連携を強化したと発表した。 MetaとAWSが共同で取り組むプロジェクトとは？ Metaは既存のオンプレミスのインフラをAWSで補完するとともに、利用するAWSのサービスを拡大してクラウドにおけるプライバシー保護を実現し、信頼性と拡張性を向上させる。サードパーティー企業とのコラボレーションや現在AWSを利用する企業の買収支援にも活用する。また、AWSのコンピュートサービスを活用してMeta AIグループのAI（人工知能）の研究開発を加速させる。 関連記
Announcing the Amazon S3 plugin for PyTorch | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Announcing the Amazon S3 plugin for PyTorch November 2023: On 11/22/2023, AWS announced the Amazon S3 Connector for PyTorch ─ a new connector that delivers high throughput for PyTorch training jobs that access data in Amazon S3. We recommend customers use the new connector for PyTorch training jobs that read and write data in Amazon S3. The Amazon S3 Connector for PyTorch
Deploy fast.ai-trained PyTorch model in TorchServe and host in Amazon SageMaker inference endpoint | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Deploy fast.ai-trained PyTorch model in TorchServe and host in Amazon SageMaker inference endpoint Over the past few years, fast.ai has become one of the most cutting-edge, open source, deep learning frameworks and the go-to choice for many machine learning use cases based on PyTorch. It has not only democratized deep learning and made it approachable to general audiences, but
Speeding up TensorFlow, MXNet, and PyTorch inference with Amazon SageMaker Neo | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Speeding up TensorFlow, MXNet, and PyTorch inference with Amazon SageMaker Neo Various machine learning (ML) optimizations are possible at every stage of the flow during or after training. Model compiling is one optimization that creates a more efficient implementation of a trained model. In 2018, we launched Amazon SageMaker Neo to compile machine learning models for man
Fine-tuning a PyTorch BERT model and deploying it with Amazon Elastic Inference on Amazon SageMaker | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Fine-tuning a PyTorch BERT model and deploying it with Amazon Elastic Inference on Amazon SageMaker November 2022: The solution described here is not the latest best practice. The new HuggingFace Deep Learning Container (DLC) is available in Amazon SageMaker (see Use Hugging Face with Amazon SageMaker). For customer training BERT models, the recommended pattern is to use
Amazon Elastic Inference を使用して Amazon SageMaker で PyTorch モデルの ML 推論コストを削減する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Elastic Inference を使用して Amazon SageMaker で PyTorch モデルの ML 推論コストを削減する 本日、Amazon Elastic Inference を使用して、Amazon SageMaker と Amazon EC2 の両方で PyTorch モデルの推論を加速し、推論コストを削減できるようになったことを発表します。 PyTorch は、動的なコンピューティンググラフを使用する一般的なディープラーニングフレームワークです。これにより、命令的で慣用的な Python コードを使用してディープラーニングモデルを簡単に開発できます。推論は、トレーニングされたモデルを使用して予測を行うプロセスです。PyTorch などのフレームワークを使用するディープラーニングアプリケーションの場合、推
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PyTorch on Twitter: "PyTorch 1.11’s FSDP API lets you train very large scale (1 trillion-plus factor) models by sharding the model acros… https://t.co/4wViGudosP"
GitHub - aws/amazon-s3-plugin-for-pytorch
A Step by Step Guide to Building A Distributed, Spot-based Training Platform on AWS Using…