TensorFlow Recommenders と Vertex AI Matching Engine によるディープ リトリーブのスケーリング | Google Cloud 公式ブログ
TensorFlow Recommenders と Vertex AI Matching Engine によるディープ リトリーブのスケーリング ※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 以前のブログ投稿で、Google Cloud でレコメンデーション システムを実装する方法として、（1）Recommendations AI によるフルマネージド ソリューション、（2）BigQuery ML での行列分解、（3）Two-Tower エンコーダと Vertex AI Matching Engine を使用したカスタムのディープ リトリーブ手法の 3 つを紹介しました。このブログ投稿では、3 つ目の選択肢について詳しく説明し、プレイリストのレコメンデーション システムを構築するために Vertex AI でエンド
KubernetesからGPUを使ってTensorflowを動かす - Qiita
Kubernetes 1.8ではα版（実験的）機能としてPodからGPUを使うことが可能になっています。 KubernetesからGPUを使うメリットは、ディープラーニングとコンテナ・オーケストレーションを組み合わせられることです。 ディープラーニングのトレーニングフェーズではGPUを使うことでスピードアップするのが一般的です。 NvidiaもDockerからGPUとCUDAを使うためのNvidia Dockerを提供しており、コンテナ上でGPUを使うのは有効な手段として広まっていっていると感じます。 KubernetesでもGPU使用が要望されており、現在はα版として使用可能になっています。 KubernetesからGPUを使う方法 詳しくは以下で書かれていますが、ホストサーバにインストールしたNvidia CUDAやCudnnのライブラリをPodにマウントして呼び出す仕組みになっていま
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
