微軟向 Azure 使用者開放 Hugging Face 機器學習基礎模型,協助執行各項資料科學任務
3 月 9 日消息,微軟去年宣布,和開源自然語言處理(NLP)平台 Hugging Face 展開深度合作。在建構 Hugging Face Endpoints(一種由 Azure ML Managed Endpoint 支援的機器學習推理服務)之後,微軟今天宣布 Azure 機器學習可以使用 Hugging Face 的基礎模型了。
微軟在 Azure 開源日上表示,以公開預覽版本的形式,為 Azure 機器學習帶來了基礎模型。 Azure 平台使用者現在能以這些開源基礎模型為基礎,擴展滿足自己的需求。
#IT之家翻譯微軟部落格文章中的部分內容如下:
組織透過這項新功能,在不需要手動管理和最佳化依賴項的情況下,可以存取精心策劃的環境和Azure AI 基礎架構。
Azure 機器學習專業人員可以微調和部署來自多個開源儲存庫的基礎模型,使用 Azure 機器學習元件和管道,輕鬆地執行他們的資料科學任務。
以上是微軟向 Azure 使用者開放 Hugging Face 機器學習基礎模型,協助執行各項資料科學任務的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

在機器學習和資料科學領域,模型的可解釋性一直是研究者和實踐者關注的焦點。隨著深度學習和整合方法等複雜模型的廣泛應用,理解模型的決策過程變得尤為重要。可解釋人工智慧(ExplainableAI|XAI)透過提高模型的透明度,幫助建立對機器學習模型的信任和信心。提高模型的透明度可以透過多種複雜模型的廣泛應用等方法來實現,以及用於解釋模型的決策過程。這些方法包括特徵重要性分析、模型預測區間估計、局部可解釋性演算法等。特徵重要性分析可以透過評估模型對輸入特徵的影響程度來解釋模型的決策過程。模型預測區間估計

C++中機器學習演算法面臨的常見挑戰包括記憶體管理、多執行緒、效能最佳化和可維護性。解決方案包括使用智慧指標、現代線程庫、SIMD指令和第三方庫,並遵循程式碼風格指南和使用自動化工具。實作案例展示如何利用Eigen函式庫實現線性迴歸演算法,有效地管理記憶體和使用高效能矩陣操作。

本站8月14日訊息,在今天的8月補丁星期二活動日中,微軟發布了適用於Windows11系統的累積更新,包括針對22H2和23H2的KB5041585更新,面向21H2的KB5041592更新。上述設備安裝8月累積更新之後,本站附上版本號變更如下:21H2設備安裝後版本號升至Build22000.314722H2設備安裝後版本號升至Build22621.403723H2設備安裝後版本號升至Build22631.4037面向Windows1121H2的KB5041585更新主要內容如下:改進:提高了

6月3日訊息,微軟正在積極向所有Windows10用戶發送全螢幕通知,鼓勵他們升級到Windows11作業系統。這項舉措涉及了那些硬體配置並不支援新系統的設備。自2015年起,Windows10已經佔了近70%的市場份額,穩坐Windows作業系統的霸主地位。然而,市佔率遠超過82%的市場份額,佔有率遠超過2021年問世的Windows11。儘管Windows11已經推出已近三年,但其市場滲透率仍顯緩慢。微軟已宣布,將於2025年10月14日後終止對Windows10的技術支持,以便更專注於

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

譯者|李睿審校|重樓人工智慧(AI)和機器學習(ML)模型如今變得越來越複雜,這些模型產生的產出是黑盒子-無法向利害關係人解釋。可解釋性人工智慧(XAI)致力於透過讓利害關係人理解這些模型的工作方式來解決這個問題,確保他們理解這些模型實際上是如何做出決策的,並確保人工智慧系統中的透明度、信任度和問責制來解決這個問題。本文探討了各種可解釋性人工智慧(XAI)技術,以闡明它們的基本原理。可解釋性人工智慧至關重要的幾個原因信任度和透明度:為了讓人工智慧系統被廣泛接受和信任,使用者需要了解決策是如何做出的

MetaFAIR聯合哈佛優化大規模機器學習時所產生的資料偏差,提供了新的研究架構。據所周知,大語言模型的訓練常常需要數月的時間,使用數百甚至上千個GPU。以LLaMA270B模型為例,其訓練總共需要1,720,320個GPU小時。由於這些工作負載的規模和複雜性,導致訓練大模型存在著獨特的系統性挑戰。最近,許多機構在訓練SOTA生成式AI模型時報告了訓練過程中的不穩定情況,它們通常以損失尖峰的形式出現,例如Google的PaLM模型訓練過程中出現了多達20次的損失尖峰。數值偏差是造成這種訓練不準確性的根因,

在C++中,機器學習演算法的實作方式包括:線性迴歸:用於預測連續變量,步驟包括載入資料、計算權重和偏差、更新參數和預測。邏輯迴歸:用於預測離散變量,流程與線性迴歸類似,但使用sigmoid函數進行預測。支援向量機:一種強大的分類和回歸演算法,涉及計算支援向量和預測標籤。
