Görünüşe göre, AMD’nin RX 9070 GPU’larının yönetim kurulu ortakları arasında dağılımı önyargılı olabilir, çünkü Red Team’in AIB’leri iki gruba ayırdığı ve diğerine öncelik verdiği bildiriliyor.

AMD, görünüşe göre RX 9070 AIB’leri özel varyantlar ve pazar varlığı aralığına göre iki gruba böldü

Günümüz GPU lansmanlarıyla ilgili en büyük sorun, hem NVIDIA hem de AMD’nin mevcut nesil modelleriyle, envanter seviyelerini sürdürmek için yeterli olmayan büyük talep gördük. Bunun ışığında, üreticiler katı önlemler almak zorunda kaldı ve AMD durumunda, firmanın AIB’lerini iki farklı fraksiyona böldüğü ve bunlardan birinin diğerine göre çok daha az tahsis ettiği bildiriliyor. Bu oldukça yaygın olsa da, AIB’lerin bölünme şekli, disk vereceğimiz hazır ilgi alanlarıdır.

Rapora göre Kanal tahtasıAIB gruplarından birinin “çekirdek AM ortakları” olduğu söyleniyor ve RX 9070 Serisi GPU’larının tedarikinin önemli bir kısmından sorumlu oldukları söyleniyor. İki fraksiyon arasındaki en büyük fark GPU tahsisi numarasıdır ve AMD’nin AIBE’leri nasıl farklılaştırdığından habersiz olsak da, muhtemelen popülerlikleri, özel modeller aralıkları ve bölgesel varlıklardır.

Çekirdek AMD ortakları arasında Sapphire, XFX, ASUS, PowerColor ve Vastarmor yer alıyor. Bu isimler küresel olarak oldukça popülerdir, ancak Çin pazarlarında çok daha büyük bir varlığı vardır, bu da Red Team’den daha büyük ithalatçı almalarının nedenlerinden biridir. İkinci grup Acer, Yeston, Gigabyte ve Asrock gibi AIB’leri içeriyordu. Bu firmalar muhtemelen daha az RDNA 4 özel modelleri nedeniyle burada ve XFX veya PowerColor’un aksine hiçbiri AMD’ye özel değildir.

Bu nedenle, perakende pazarında RX 9070 serisi GPU’ları arayanlar için, daha “önemli” AMD AIB ortaklarından model alma şansınız daha yüksektir. Dahası, Team Red’in seçici indirim sistemi ile MSRPS’de bu firmalardan birçok model bulabilirsiniz.

Haber Kaynağı: Videocardz

Bu e-ticaret web seminerinde Shippingbo, aşağıdaki önemli noktaları kapsayacak şekilde uluslararası satışlarınızı pazaryerleri aracılığıyla artırmak için gerekli teknikleri tartışacaktır:

1. Uluslararası genişlemeniz için pazaryerlerinin avantajları;
2. Lansmanınızda başarılı olmak için somut bir eylem planı;
3. En iyi lojistik stratejileri.

Şubat ayında Google, kullanıcıların şikayeti üzerine AI destekli sohbet robotu Gemini’nin insan görselleri oluşturma yeteneğini duraklattı. tarihi yanlışlıklar. Örneğin, “bir Roma lejyonunu” tasvir etmesi söylenen İkizler, anakronik olarak farklı bir asker grubunu gösterirken, “Zulu savaşçılarını” tek tip Siyah olarak gösteriyordu.

Google CEO’su Sundar Pichai özür diledi ve Google’ın AI araştırma bölümü DeepMind’in kurucu ortağı Demis Hassabis, bir düzeltmenin “çok kısa sürede” gelmesi gerektiğini söyledi – ancak şu anda Mayıs ayına girdik ve vaat edilen düzeltme henüz gerçekleşmedi belli olmak.

Google, bu hafta yıllık I/O geliştirici konferansında özel sohbet robotlarından tatil seyahat planı planlayıcısına ve Google Takvim, Keep ve YouTube Müzik ile entegrasyonlara kadar birçok Gemini özelliğinin tanıtımını yaptı. Ancak bir Google sözcüsü, web ve mobildeki Gemini uygulamalarında insanların görsel oluşturmasının kapalı olmaya devam ettiğini doğruladı.

Peki sorun nedir? Sorun muhtemelen Hassabis’in ima ettiğinden daha karmaşık.

Gemini’ninki gibi görüntü oluşturucuları eğitmek için kullanılan veri kümeleri genellikle diğer ırk ve etnik kökenlerden insanlardan daha fazla beyaz insan görüntüsü içerir ve bu veri kümelerinde beyaz olmayan kişilerin görüntüleri bulunur. güçlendirmek olumsuz stereotipler. Google, bu önyargıları düzeltmeye yönelik açık bir çaba içinde, bir kişinin görünümünün belirtilmediği sorgulara çeşitlilik eklemek için başlık altında beceriksiz bir sabit kodlama uyguladı. Ve şimdi, bundan kaçınacak makul bir orta yol bulmaya çabalıyor. tekrarlanan tarih.

Google oraya varacak mı? Belki. Belki de hayır. Her halükarda, uzun süren olay, yapay zekanın hatalı davranışlarını düzeltmenin kolay olmadığını, özellikle de yanlış davranışın kökeninde önyargının yattığını hatırlatıyor.

Özellikle yapay zeka, derin öğrenme ve makine öğrenimi işlemleri (MLOps) alanlarında, büyük dil modelleri (LLM) gibi görme ve otomatik doğal dil işleme konularında ilerlemeler görebiliriz. Üretim, otonom araçlar, sağlık hizmetleri ve finansal hizmetler gibi sektörlerde derin sinir ağlarının performansını ve birlikte çalışabilirliğini ve yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarını iyileştirmeye yönelik tekniklerde de birçok yenilik görüyoruz.

Perakende sektörü yapay zeka sorunlarının çözümünde bir diğer önemli alandır. Envanter takibi, otomatikleştirilmiş kendi kendini kontrol etme, envanter doğruluğunun iyileştirilmesi ve iadelerin basitleştirilmesi, bilgisayar görüşü gibi yapay zeka çözümleriyle çözülebilecek zorluklardan bazılarıdır. Gerçek dünyadaki durumlarda devreye alınan bilgisayarlı görüntü uygulamaları, müşteri deneyiminin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir. Örneğin, kendi kendine ödeme sırasında kuyrukları yönetmek için bilgisayar görüşü kullanılabilir. Bu yalnızca tahsilatları optimize etmekle kalmayacak, aynı zamanda dolandırıcılık riskini de azaltacaktır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, araştırma ve geliştirme süreçlerinin en verimli olmasını sağlamak amacıyla MLOps’a hakim olmak gereklidir.

Tipik olarak MLOps, yapay zeka modelleri üretmek için yazılım geliştirmenin en iyi uygulamalarını makine öğrenimiyle birleştirmeyi içerir. Amaç, veri bilimcileri, mühendisler ve BT ekipleri arasındaki iş birliğini geliştirmek ve üretim ortamlarında yapay zeka modellerini dağıtma, ölçeklendirme ve sürdürme sürecini otomatikleştirmektir. MLOps, oluşturulan modellerin yazılım geliştirmeye benzer bir şekilde konuşlandırılmasının, izlenmesinin ve güncellenmesinin sağlanmasına yardımcı olur. Bu, müşterilerin modellerin her zaman istenildiği gibi performans gösterdiğinden, yüksek doğrulukta sonuçlar sağladığından ve minimum kesinti veya hiç kesinti olmadan ihtiyaç duyulduğunda güncellenebileceğinden emin olmasını sağlar.

Modeller mükemmel değildir ve kendi zorluklarını da beraberinde getirir. Veri modellerindeki veya çevresel faktörlerdeki değişiklikler nedeniyle zaman içinde değiştirilebilirler. Performans sorunlarını belirlemek ve modellerin beklendiği gibi çalıştığından emin olmak için sürekli izleme önemlidir. Yapay zeka modellerini üretimde yükseltirken ve sürdürürken karşılaşılan zorluklardan biri, bunları güncelleme sistemleri sıklıkla farklılık gösteren farklı uç cihazlarda yönetmektir. Dağıtım yapılarının standartlaştırılması, tüm ürün portföyünde tutarlı ve verimli model güncellemeleri sağlayabilir.

MLOps az çok yaygın

MLOps ekipleri, üretimdeki yapay zeka modellerinin nasıl kontrol edileceği ve denetleneceği, veri bilimcileri, mühendisler ve BT ekipleri arasındaki işbirliğinin nasıl geliştirileceği ve yapay zeka modellerinin kalitesinin ve güvenilirliğinin nasıl sağlanacağıyla ilgileniyor. Bu aynı zamanda tüm yapay zeka topluluğunu etkileyen bir tartışma konusudur.

MLOps uygulamalarının özellikle yararlı olduğu beş alan vardır: model geliştirme, test etme, dağıtma ve izleme sürecinin otomatikleştirilmesi; talebe göre modellerin arttırılması veya azaltılması; düzenleyici gerekliliklere uygun ve şirket ve müşterileri tarafından belirlenen standartları karşılayan modellerin garantisi; model performansını, doğruluğunu ve veri kaymasını sürekli olarak izlemek; ve son olarak modelin yaşam döngüsünün bir bütün olarak yönetilmesi ve paydaşlara şeffaflığın sağlanması.

Her zaman makine öğrenimi operasyonlarının bir parçası olarak görülmese de işbirliği, güvenlik ve gizlilik de vardır. Yapay zeka ekip üyeleri arasında iletişimi ve bilgi paylaşımını teşvik eden araç ve uygulamaların benimsenmesi çok önemlidir. Bu, kalite ve tutarlılığı sağlamak için ortak standartların, süreç dokümantasyonunun ve düzenli kod incelemelerinin kullanımını içerir. Hassas verileri korumak ve yetkisiz erişimi önlemek için yeterli erişim kontrollerinin, veri anonimleştirme tekniklerinin ve şifreleme önlemlerinin uygulanması önemlidir.

MLOps hakkında üç önyargılı fikir

MLOps’un ortak ve pek yaygın olmayan yönlerinin yanı sıra, giderilmesi gereken bazı yanlış anlamalar da var.

1. “MLOps yalnızca veri bilimcilerinin sorumluluğundadır. » Gerçekte MLOps, veri bilimcileri, geliştiricileri, operasyon ekiplerini ve diğer paydaşları içeren ortak bir çalışmadır. Geliştiricilerin, modellerin başarılı bir şekilde dağıtılması ve yönetilmesini sağlamak için MLOps işlem hattının oluşturulmasına ve sürdürülmesine aktif olarak katılması gerekir.
2. “MLOps yalnızca modellerin üretime konuşlandırılmasıyla ilgilidir. » Model dağıtımı MLOps’un önemli bir yönü olsa da tek özelliği bu değildir. MLOps, veri ön işleme, veri sürüm oluşturma, model eğitimi, dağıtım, izleme ve yeniden eğitim dahil olmak üzere bir makine öğrenimi modelinin tüm yaşam döngüsünü içerir. Verimli veri hatları oluşturmak, geliştirme döngüsünün hızını ve güvenilirliğini artırabilir. Veri hattı, ham verileri makine öğrenimi görevleri için kullanılabilir bir formata dönüştüren bir dizi birbirine bağlı adım ve süreçten oluşur. Bu, verilerin toplanmasını, ön işlenmesini ve dönüştürülmesini ve ayrıca eğitim veya yorumlama için makine öğrenimi modellerine entegre edilmesini içerir. Veri hatları bu adımları otomatikleştirerek veri işleme akışlarının tutarlılığını, çoğaltılmasını ve genişletilmesini sağlar.
3. “MLOps tek bir konfigürasyon gerektiriyor. » MLOps, sürekli iyileştirme ve yineleme gerektiren devam eden bir süreçtir. Geliştiriciler, değişen ihtiyaçlara, gelişen teknolojilere ve gelişen en iyi yöntem ve araçlara uyum sağlamak için MLOps ardışık düzenlerini düzenli olarak değerlendirmeli ve optimize etmelidir. Makine öğrenimi modellerinin dağıtımı, izlenmesi ve yönetiminde tüm araçların tüm ihtiyaçları veya kullanım durumlarını karşılamadığını vurgulamak önemlidir. Belirli ihtiyaçlara, altyapıya ve kısıtlamalara bağlı olarak, belirli zorlukların üstesinden gelmek için özel veya şirket içi tasarlanmış araçlar oluşturmak veya kullanıma hazır bir çözüm kullanmak gerekli olabilir.

Yeni yılda, daha fazla araştırma ve geliştirme ekibinin otomasyon ve inovasyonun hızlanacağı üretken yapay zekanın dönüştürücü bir rol oynamasının yollarını test etmesi ve geliştirmesi nedeniyle MLOps’ta bir evrim beklenebilir.