MLOPs 會是未來趨勢嗎？AI 專案中的關鍵思維

集結產業界最關心的科技趨勢、人工智慧新知，提供您精煉剖析後最具價值的觀點。 知勢電子報 | 2023.10.01 若E-mail無法顯示，請按此處。 各位朋友們好： 剛過完中秋節，緊接著又是雙十連假，從 9 月底到 10 月中旬台灣熱鬧滾滾。我看見的，不只是高鐵一票難求、高速公路塞車、到處人潮洶湧這種熱鬧，連 AI 界也是人聲鼎沸。 緊接在 Sam Altman、吳恩達來台灣同台分享之後，微軟宣布將旗下所有 GPT-4 加持的 Copilot 功能全部統一成 Microsoft Copilot，從 9 月 26 日開始，通過 Win11 系統免費推送。意思是只要使用微軟系統，隨時可以召喚AI出來幫忙。 Google 也有動作， Bard 正式結合 Google 原生的應用程式與服務，為使用者提供更多功能。包括讓 Bard 結合 Gmail、Google 地圖、YouTube等應用軟體，提供更多服務，並結合 google 搜尋功能，降低回覆結果出錯機率。 在過節氛圍如此濃厚的本週，我們電子報決定讓大家消耗一下月餅蛋黃酥的熱量（不是），本期走「乾貨」 路線，跟大家共同思考 MLOPs 未來的發展，還有一些技術面的分享。期待對技術感興趣的你能夠有所收穫。 人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲 本期目錄 MLOPs 是什麼？定義、導入流程、優缺點一次了解 MLOps 工具介紹（一）：常見的三種模型實驗管理工具 手把手部署 HPE MLDE 套件 AI 與生醫科技的創新技術與應用 MLOPs 趨勢 MLOPs 是什麼？定義、導入流程、優缺點一次了解 MLOPs 是近來極為熱門的單字，在許多討論專案的文章或是論壇中都可以聽到，不過，實際上對於專案的幫助是什麼呢？這篇文章希望透過宏觀的角度來介紹 MLOps，以及不管是完全沒接觸過 AI、或是正開始學習 AI 的學生，甚至熟稔 AI 技術但正在觀望是否要導入 MLOps的工程師或主管們，都希望能透過這篇文章來讓你能更了解它。 閱讀更多 模型管理 技術 MLOps 工具介紹（一）：常見的三種模型實驗管理工具 這篇文章將會和大家分享幾個有助於管理「紀錄實驗參數」、「模型訓練的 Loss 曲線」、「模型評估指標」、「儲存模型」等幾項實驗數據的好用工具，主要會介紹三個較多人使用與討論的工具： Tensorboard、Weight&Biases、MLflow。 閱讀更多 MLDE 技術 手把手部署 HPE MLDE 套件 市面上專攻模型實驗平台的套件有非常多，之前曾介紹了如何上傳模型實驗任務，以及快速部署 MLDE 在單一電腦上。本文透過介紹 MLDE 的系統架構、事前準備、使用 CLI 部署及移除節點，讓讀者可以快速部署客製化的模型實驗平台在 Docker 環境中。 閱讀更多 生醫科技 活動 AI 與生醫科技的創新技術與應用 為推動 AI 應用與生醫產業的融合與交流，台智雲與國衛院合作舉辦「智匯創生 AIHPC 超算⇋ BIO 跨域交流會」，邀請 AI 應用與生醫場域的講師，分享跨域應用及產業趨勢，展示新創廠商的創新技術成果。 閱讀更多 AIF FB ｜ Line@ ｜ 取消訂閱 Copyright © 財團法人人工智慧科技基金會, All rights reserved.

生成式 AI 的崛起與開源大語言模型的未來

集結產業界最關心的科技趨勢、人工智慧新知，提供您精煉剖析後最具價值的觀點。 知勢電子報 | 2023.09.24 若E-mail無法顯示，請按此處。 各位朋友們好： 常常有機會應邀到不同場合和不同產業的朋友們分享，其實最有趣的通常都是講者們在後台的討論（可惜這些實話在台上大多都不好說）。 例如，有人說以前覺得傳統產業真幸福，一年做一次計畫就好，不像科技業必須三個月變一次；但生成式 AI 出現後才發現以前好輕鬆，現在天天有新技術新應用，「到底是要不要讓人睡覺啊？！」 生成式 AI 的確是世界級技術競技場，各大科技公司、傳統產業，以及蓄勢待發的新創企業精銳盡出，人人都想在這個新局中占有一席之地。也因此，時時都有許多新聞報導、技術論文和趨勢報告不斷湧出，使得身在其中的我們焦慮日增，生怕不小心漏了什麼就「再回頭已百年身」。 我們從 AlphaGo 一路走到 ChatGPT 時刻，要說不曾焦慮一定是騙人的，但靜下心想想，不如就把這段時間的相關討論整理出來和大家分享。包括最近台灣相當關注的開源大型語言模型，對於產業 AI 化的發展究竟會產生什麼影響？在本期電子報中有清楚說明，希望對你也會有一些幫助。 人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲 本期目錄 開源大語言模型的核心概念與優勢 解密 AI 生圖的原理與應用 生成式 AI 帶來的典範轉移 開源 LLM 趨勢 開源大語言模型的核心概念與優勢 開源是一種技術概念，基於免費和修改軟體原始碼的能力，背後的理念是透過協作與持續改 進讓先進技術和知識能民主化 (democratization)。開源大語言模型可以使用目標資料根據特定需求設計應用，確保企業或使用者最大程度的資料保護，同時節省成本，並因其透明度而提升對 AI 的信賴。 閱讀更多 生成式 AI 技術 解密 AI 生圖的原理與應用 近來，生成式 AI 已經成為各行各業關注的重點。這篇文章將與大家探討圖像生成的議題，介紹圖像生成模型從古至今的技術發展，解釋為什麼詠唱咒語便可以完成圖像生成，最後分析兩大工具 Midjourney 與 Stable diffusion 的差異和優缺點。 閱讀更多 生成式 AI 觀點 生成式 AI 帶來的典範轉移 除了產業應用，生成式AI的應用逐漸落實在日常的生活中，包括 Google 及 Amazon 計劃將生成式 AI 整合進產品服務中。Google Cloud 台灣技術副總安玟宇提到，Google 對於 AI 的態度可以總結成三大方向。第一是使用AI（Use AI）、創造AI（Build AI）及創造AI的生態系，在Use AI這個概念可以落實在任何行業與不同職能的工作者身上。 閱讀更多 AIF FB ｜ Line@ ｜ 取消訂閱 Copyright © 財團法人人工智慧科技基金會, All rights reserved.