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推論

• 数学的に正しい自動推論チェックにより、LLM のハルシネーションによる事実ミスを防ぐ (プレビュー) | Amazon Web Services ブログ
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• AI/ML トレーニングと推論のために Amazon EC2 Trn2 インスタンスと Trn2 UltraServer が使用可能に | Amazon Web Services ブログ
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• AWS Trainium を活用した日本語大規模言語モデルの分散学習と AWS Inferentia2 上での推論環境構築 | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon Bedrock で利用可能になった Mistral Large で複雑な推論タスクに取り組む | Amazon Web Services ブログ
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• WebAssemblyとWebGPUを用い、Webブラウザ上でStable Diffusion Turbo全体を高速実行可能な推論エンジン「ONNX Runtime Web 1.17」マイクロソフトから登場 – Publickey
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• Amazon SageMaker が基盤モデルのデプロイコストとレイテンシーの低減に役立つ新しい推論機能を追加 | Amazon Web Services ブログ
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• ディープラーニング推論エンジン | 技術・製品情報 | 株式会社モルフォ
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• オーケストレーションの制御が強化され、推論の可視性が向上した Agents for Amazon Bedrock が利用可能になりました | Amazon Web Services ブログ
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• 東京大学、東北大学、神戸大学の銀河形成シミュレーションに関する論文において、モルフォの『SoftNeuro?』の推論高速化への貢献が紹介|モルフォのプレスリリース
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• [速報]マイクロソフト、独自設計のAIチップ「Azure Maia」発表。AIの学習と推論に最適化。Ignite 2023 – Publickey
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• マイクロソフト、大規模言語モデルを選択すると数秒後にAzure上で試せる「Models as a Service」発表。従量課金制の推論API、ファインチューニングも可能。Ignite 2023 – Publickey
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• GPU上の推論サーバーのパフォーマンスチューニング方法 – Yahoo! JAPAN Tech Blog
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• 新製品のお知らせ – AI推論処理に最適。NVIDIA? Jetson Orin™モジュールを搭載した 産業用エッジAIコンピュータ「DX-U2000シリーズ」が新登場 | 2023年7月18日 | コンテック
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• AWS Inferentia2 で Stable Diffusion のパフォーマンスを最大化し、推論コストを削減する | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMakerを使用したリアルタイム推論モデルのエンドポイントにおけるMLOps デプロイメントのベストプラクティス | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker 上で AWS Inferentia2 と AWS Trainium を使って、低コストで高性能な生成系 AI 推論を実現 | Amazon Web Services ブログ
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• 低コストで高性能な生成系 AI 推論用の Amazon EC2 Inf2 インスタンスが一般公開されました | Amazon Web Services ブログ
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• 大規模モデル推論コンテナを使って AWS Inferentia2 に大規模言語モデルをデプロイ | Amazon Web Services ブログ
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• 機械学習でコンバージョンにつながるキーワードを予測する(学習データ不足でも推論可能にする工夫) – Yahoo! JAPAN Tech Blog
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• ByteDance が AWS Inferentia の利用により、推論におけるレイテンシの削減とスループットの向上とともに、最大で60
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• Exafunction で AWS Inferentia による機械学習推論のベストプライス・パフォーマンスを実現 | Amazon Web Services ブログ
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• AutoFM: 基盤モデルの学習・推論を自動化できるプラットフォーム – Yahoo! JAPAN Tech Blog
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• 世界初の「AI4大カテゴリの主要なアルゴリズムによる学習・推論が可能な秘密計算AIソフトウェア」を提供～NIIとNTT、秘密計算システムの大学向けトライアルを開始～ | ニュースリリース | NTT
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• NEW — Amazon SageMaker Data Wrangler でのリアルタイム推論とバッチ推論のサポートのご紹介 | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker の新機能 — シャドウテストを実行して ML モデルバリアント間の推論パフォーマンスを比較する | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker におけるカスタムコンテナ実装パターン詳説 〜推論編〜 | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker エンドポイントとAWS Lambdaを使って、YOLOv5の推論をスケールさせる | Amazon Web Services ブログ
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• AWS CDK で作る AWS Inferentia と Amazon ECS を利用した推論環境(Part 2) | Amazon Web Services ブログ
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• AWS CDK で作る AWS Inferentia と Amazon ECS を利用した推論環境(Part 1) | Amazon Web Services ブログ
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• AI搭載IoT統合エッジウェア 最新版「Gravio」を7月25日から提供開始 ユーザー作成AI推論モデルをノーコードで実装する ユーザーAI機能 を追加 | アステリア株式会社
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• ナレッジベース構築プラットフォーム「Toposoid」が論理推論エンジンを搭載。ファクトチェックAIへの貢献も視野に。|Linked Ideal合同会社のプレスリリース
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• Amazon SageMaker Serverless Inference — サーバーレスで推論用の機械学習モデルをデプロイ可能に | Amazon Web Services ブログ
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• オラクル、インメモリDBのMySQL HeatWaveに機械学習機能を追加。SQL文だけで学習、推論、説明の取得を実現 – Publickey
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• 【プレスリリース】LeapMind、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficieraバージョン2」を発表 | LeapMind inc.
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• 【お客様事例】株式会社 NTTPC 様 Amazon EC2 Inf1 インスタンス、姿勢推定推論サービスのコストパフォーマンス最適化の取り組み | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker でコンピュータビジョン推論に最適な AI アクセラレータとモデルコンパイルを選択 | Amazon Web Services ブログ
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• Ruby 3.0.0RC1が登場、型の記述や静的型推論ツールなど新機能。12月25日の正式リリースに向け － Publickey
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• TorchServe を使用した大規模な推論のための PyTorch モデルをデプロイする | Amazon Web Services ブログ
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• 超低消費電力AI推論アクセラレータIP Efficiera™ | LeapMind inc.
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• LeapMind、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficiera™」を開発｜LeapMind株式会社のプレスリリース
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• Amazon Elastic Inference で PyTorch モデル向け Amazon EC2 の推論コストを削減する | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker Neo と Amazon Elastic Inference を使用してパフォーマンスを向上させ、MXNet 推論のコストを削減する | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon Elastic Inference を使用して Amazon SageMaker で PyTorch モデルの ML 推論コストを削減する | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker Operators を使用して Kubernetes の機械学習推論を簡素化する | Amazon Web Services ブログ
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• WebAssembly版のTensorFlow.jsが登場、Webブラウザでの推論処理を10倍以上高速に実行 － Publickey
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• Amazon EC2アップデート – 高性能で費用対効果の高い推論のための AWS Inferentia チップを搭載した Inf1 インスタンス | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker マルチモデルエンドポイントを使用して推論コストを削減する | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon Sagemaker 推論モデルを構築、テストし、AWS Lambda にデプロイする | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker の TensorFlow Serving を使用したバッチ推論の実行 | Amazon Web Services ブログ
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• 複数の CPU/GPU にかけて並列化して、エッジでの深層学習の推論を高速化する | Amazon Web Services ブログ
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• MXNet モデルサーバーを使った PyTorch 推論のデプロイ | Amazon Web Services ブログ
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• MXNet と Amazon Elastic Inference を使用した、深層学習の推論コストの削減 | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker 推論パイプラインと Scikit-learn を使用して予測を行う前に入力データを前処理する | Amazon Web Services ブログ
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• Amazon SageMaker のトレーニングと推論の間でデータ処理コードの一貫性を確保する | Amazon Web Services ブログ
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• インテル、機械学習の推論に特化した新プロセッサ「Nervana Neural Network Processor for Inference」発表。Facebookが開発に協力 － Publickey
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• Amazon Elastic Inference — GPUを利用した深層学習推論の高速化 | Amazon Web Services ブログ
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• Microsoft、ソースコードのコーディング規約を自動推論する技術を開発・プレビュー公開 | スラド デベロッパー
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• 新機能 – AWS Greengrass を使用したエッジでの機械学習推論 | Amazon Web Services ブログ
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• Java 10が本日付で正式リリース。ローカル変数の型推論、ガベージコレクタが入れ替え可能、不揮発性メモリ対応など。Java 9は早くもサポート期間終了 － Publickey
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• Amazon EMR での Apache MXNet および Apache Spark を使用した分散推論 | Amazon Web Services ブログ
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