今天我們來講講怎麼優化文本生成。 Greedy Search 所謂的貪婪搜尋,在 Hugging Face 就不用自己實做了,只要設定這樣子的參數就可以了:n...
很快地我們 Hugging Face 的旅程來到了最後一個任務:問答任務啦!Question answering 一直是自然語言處理中很困難的部份。最常使用的是...
Transformer 內有一組很關鍵的機制,是一種 encoder-decoder 的架構。 Encoder 主要扮演的角色是把輸入的一連串的 token 轉...
評價摘要的好壞 我們用了兩個模型做了摘要,那麼有沒有辦法評價摘要的好壞呢?常見評價摘要的算法有兩種,一個是 BLEU,一個是 ROGUE。 BLEU 是一種...
DAY03 建立 Datastore 和 Dataset (上) 我們都知道做 AI 最重要的就是 data,沒有 data 就很難訓練模型,也很難解決商業應用...
DAY28 用 hyperdrive 來微調超參數 AI 工程師一般又被戲稱為調參數工程師,我們要不斷的調整超參數,以求得最佳解。透過 Azure Machin...
我們前幾天自己訓練的模型,都可以在 TrainingArguments 裡面加個參數 push_to_hub=True ,把模型推送到 Hugging Face...
DAY26 用 Azure Machine Learning SDK 來做 Pipeline 在 Azure Machine Learning 中,Pipeli...
摘要(summarization)也是自然語言處理中很常見的任務之一,今天我們就來看看 Hugging Face 如何幫我們幫我們做摘要吧! Encoder-D...
昨天我們用 Hugging Face 做了QA ,但是大家想必發現了很麻煩的一件事情:每次都要把 context 送進去才行。這真的很麻煩,而且處理 conte...
這幾天玩下來,大家應該都有發現到一個問題,就是 Transformer 的效能不是太好,尤其你要在大吞吐量下運作,想必是非常的耗費運算資源。更不用說在不久的將來...
Azure Machine Learning 是什麼,為什麼我們該使用它? Azure Machine Learning(下稱AML)是 Azure 上的機器學...
DAY27 用 Azure Machine Learning SDK 來做 AutoML 之前我們用 AML 的介面來做 AutoML,現在我們就來用 SDK...
DAY23 Experiment, Run, MLflow 今天開始的幾天內,會進入 Azure Machine Learning(下稱 AML) SDK 比較...
今天我們要開始建 Azure Machine Learning(下稱AML)的 workspace 了。這是使用 AML 開發的第一步,建議大家可以使用免費額度...
DAY06 開始用 Notebook 在 Azure Machine Learing 上寫程式 我們建立好了自己的 dataset,也建立好了運算資源,今天我們...
DAY05 在 Azure Machine Learning 上建立運算資源 前幾天我們已經建立好了自己的 dataset 了,今天就要開始在 Azure Ma...
DAY08 部署用 Designer 做好的 Pipeline 到 Web API 昨天我們用 Designer 做好了一個 Pipeline,並且訓練完成了一...
DAY30 淺談 Azure Machine Learning 的 MLOps 做法 終於來到最後一天,我們學完了整套 Azure Machine Learni...
DAY04 建立 Datastore 和 Dataset (下) 今天我們就要把昨天建立好的 data 匯入成 Datastore 了。 還記得 Datasto...
DAY25 用 Azure Machine Learning SDK 註冊模型與部署 之前提過在 Azure Machine Learning 裡面,提供了模型...
Quantization 是目前優化模型效能很常見的手法,簡單來說就是減少浮點數的精度範圍,使得模型更快更小,而我們可以透過 Optimum 很容易辦到這件事情...
DAY07 開始用 Designer 在 Azure Machine Learning 做 AI 我們建立好了自己的 dataset,也建立好了運算資源,今天我...
今天我們來補充自然語言處理中的一個很重要的概念:Named Entity Recognition(NER)。 一般翻譯為命名實體辨識、命名實體識別,或也有人翻成...
DAY11 部署 Automated ML 昨天體驗到 Automated ML 的威力了,它可以自動地幫我們跑一大堆模型,找出最好的解法,省下一大堆時間,真的...
DAY20 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Dataset 大家還記得 Datastore 和 Dataset 的關係嗎?我們再...
DAY13 在 Azure Machine Learning 裡 Label data(中) 昨天我們做好了寶可夢影像檔的 Datastore,今天我們就來建立...
DAY19 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Datastore 我們在前面使用了圖形化介面,點一點就建立好我們 Azure Ma...
DAY14 在 Azure Machine Learning 裡 Label data(下) 我們昨天建立好 Label 專案之後,今天就來進行資料標記吧! 開...
DAY16 實戰 Azure Machine Learning RBAC 我們今天就來實戰 RBAC 吧!還記得前幾天我們大篇幅講了 Azure Machine...