AWS ve Hugging Face, yapay zekayı daha erişilebilir kılmak için ortaklıklarını genişletiyor
Özet
AWS ve Hugging Face, üretken yapay zeka modellerinin eğitimini ve dağıtımını hızlandırmak için işbirliği yaptı. Bu ortaklık, geliştiricilerin AWS araçlarına erişmesini ve modellerini optimize etmesini sağlayarak yapay zekayı daha erişilebilir hale getirmeyi amaçlıyor. Hugging Face, ücretsiz makine öğrenimi modelleri sunarken, AWS ise altyapı sağlayacak. Amaç, makine öğrenimini demokratikleştirerek yapay zeka yeteneklerinin yaygınlaşmasını sağlamaktır.
Amazon Web Services (AWS) ve Hugging Face, üretken yapay zeka uygulamaları için modellerin eğitimini ve dağıtımını hızlandırmak üzere genişletilmiş bir iş birliği duyurdu.
Hugging Face, "iyi makine öğrenimini, her seferinde bir taahhüt ile demokratikleştirme" misyonunu üstlenmiştir. Şirket, doğal dil işlemeden bilgisayar görüşüne ve sese kadar uzanan görevleri destekleyebilen, PyTorch, TensorFlow ve JAX için Transformers kütüphanesi ile tanınmaktadır.
Hugging Face'te araştırmacılar, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri tarafından günde bir milyondan fazla kez indirilen, 100.000'den fazla ücretsiz ve erişilebilir makine öğrenimi modeli bulunmaktadır.
Ortaklık açısından, AWS, Hugging Face için tercih edilen bulut sağlayıcısı olacak, bu da geliştiricilerin Amazon SageMaker'dan AWS Trainium'a, AWS Inferentia'ya kadar araçlara erişebileceği ve modellerinin performansını belirli kullanım durumları için daha düşük maliyetle optimize edebileceği anlamına geliyor.
Her iki şirketin de belirttiği gibi, bu duyurunun kalbinde, yapay zekayı herkese açık ve erişilebilir hale getirme ihtiyacı yatıyor. Hugging Face, iki şirketin "küresel yapay zeka topluluğuna yeni nesil modeller kazandıracağını ve makine öğrenimini demokratikleştireceğini" söyledi.
Bir AWS blogunda şunlar belirtildi: "Büyük dil ve vizyon modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak, makine öğreniminde derin uzmanlık gerektiren, maliyetli ve zaman alıcı bir süreçtir. Modeller çok karmaşık olduğundan ve yüz milyarlarca parametre içerebildiğinden, üretken yapay zeka birçok geliştirici için büyük ölçüde erişilemez durumdadır."
Hugging Face CEO'su Clement Delangue, şirket blogunda şunları söyledi: "Yapay zekanın geleceği burada, ancak eşit olarak dağıtılmıyor. İlerleme kaydetmek ve bu yeni yetenekleri akıllıca ve sorumlu bir şekilde kullanmak için araçlar oluşturmanın anahtarı erişilebilirlik ve şeffaflıktır."
Yapay Zeka Haberleri okuyucuları, makine öğreniminin demokratikleştirilmesini AWS perspektifinden bilecektir. Eylül ayında konuşan Felipe Chies şu teklifi özetledi:
"API hizmetlerimizin çoğu, müşteriler için makine öğrenimi gerektirmez ve bazı durumlarda, son kullanıcılar deneyimleri güçlendirmek için makine öğreniminin kullanıldığını fark etmeyebilir. Hizmetler, ML algoritmaları oluşturup eğitmek zorunda kalmadan, yapay zekayı uygulamalara dahil etmeyi gerçekten kolaylaştırıyor.
Makine öğreniminin gerçekten istediğimiz kadar geniş olmasını istiyorsak, onu makine öğrenimi uygulayıcısı olmayan insanlar için çok daha erişilebilir hale getirmemiz gerekiyor. Bu yüzden [örneğin] Amazon SageMaker'ı oluşturduğumuzda, makine öğrenimi sürecinin her adımından zorlu çalışmaları, karmaşıklığı ve tahminleri ortadan kaldıran, günlük geliştiricileri ve bilim insanlarını makine öğrenimini başarıyla kullanmaları için güçlendiren, tamamen yönetilen bir hizmet olarak tasarladık."
Bu duyuru, sadece teknolojiyi demokratikleştirme bağlamında değil, aynı zamanda rekabet açısından da görülebilir. Microsoft'un OpenAI ile pazarda attığı adımlar ve garip aksaklıklara rağmen ChatGPT'den etkilenen Bing'i dalgalar yarattı; aynı şekilde Google da Bard ile benzer durumdadır.