“最適化された TensorFlow ランタイムを使用して、微調整された T5x ベースモデルを Vertex AI Prediction サービスにデプロイし、モデルのパフォーマンスを評価する方法について説明”

misshiki のブックマーク 2023/04/12 14:52

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4734945687292664325/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-do-i-speed-up-my-tensorflow-transformer-models/" data-original-href="https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-do-i-speed-up-my-tensorflow-transformer-models/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fcloud.google.com%2Fblog%2Fja%2Fproducts%2Fai-machine-learning%2Fhow-do-i-speed-up-my-tensorflow-transformer-models%2F" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">TensorFlow Transformer モデルを高速化するには | Google Cloud 公式ブログ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/TensorFlow">TensorFlow</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/Transformer">Transformer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">“最適化された TensorFlow ランタイムを使用して、微調整された T5x ベースモデルを Vertex AI Prediction サービスにデプロイし、モデルのパフォーマンスを評価する方法について説明”</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20230412#bookmark-4734945687292664325"><span class="datetime-body">2023/04/12 14:52</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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