ML 프로토타입 빠르게 배포하기 – Streamlit, Gradio
[분석지능개발팀 박효주] 데이터 과학자들은 다양한 실험을 통해 학습된 모델의 성능을 검증하고 배포합니다. 이 검증 과정은 Accuracy, Precision, Recall, IOU, PSNR 등 적절한 지표를 사용해서 수치로 검증하는데, 이 수치만 가지고는 실측…
Hugging Face의 $40M Series B 유치
딥러닝 기반 자연어 처리 오픈소스로 유명한 Hugging Face가 $40M 규모의 Series B 투자를 유치했다는 소식입니다. Hugging Face Transformer는 아마도 자연어 처리 분야에서 가장 유명한 오픈 소스 프로젝트 중 하나일 것으로…
HuggingFace Datasets 1.0
NLP Dataset과 Evaluation metric을 쉽게 사용할 수 있게 해 주는 Huggingface Datasets 라이브러리의 첫 번째 stable version 1.0이 공개되었습니다. 현재 약 100개의 Dataset과 각 Dataset에 맞는 Evaluation metric(약 10개)을 지원합니다.…
HuggingFace와 ONNX Runtime을 통한 NLP 가속
Transformer 기반의 언어 모델들이 보여주는 성능적 향상은 놀랍지만 모델 크기가 기하급수적으로 늘어나면서 서비스 비용에 대한 고민도 중요해지고 있습니다. Bert-base나 GPT-2의 경우 약 1억개의 파라미터를 가지고 있어서 모델 크기, 메모리 대역폭,…
