Itinai.com flat lay of a minimalist ai business toolkit. smal d512725d 5416 4042 96d5 62b63d1987a9 3

Hugging Face представляет Quanto: набор инструментов Python для квантования с целью уменьшения вычислительных и памятьевых затрат при оценке моделей глубокого обучения.

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

HuggingFace представляет Quanto: набор инструментов для квантования на Python, который позволяет снизить вычислительные и память затраты при оценке моделей глубокого обучения.

Основные особенности Quanto:

— Библиотека на Python, разработанная для упрощения процесса квантования моделей PyTorch
— Поддержка режима eager для квантования, развертывание на различных устройствах и автоматическое вставление шагов квантования и деквантования в рабочий процесс модели
— Упрощение рабочего процесса квантования путем предоставления простого API для квантования моделей PyTorch
— Автоматизация задач, таких как вставка заглушек квантования и деквантования, обработка функциональных операций и квантование конкретных модулей
— Поддержка весов и активаций int8, а также int2, int4 и float8, обеспечивая гибкость в процессе квантования
— Интеграция с библиотекой Hugging Face transformers для безпроблемного квантования моделей трансформера

Quanto — это полезный инструмент для оптимизации моделей глубокого обучения для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами, так как он демонстрирует значительное уменьшение размера модели и увеличение скорости вывода.

Практические решения в области искусственного интеллекта:

Рассмотрите AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействием на всех этапах путешествия клиента.

Советы по внедрению искусственного интеллекта:

— Определите возможности автоматизации: Найдите ключевые точки взаимодействия с клиентами, которые могут получить выгоду от использования искусственного интеллекта
— Определите KPI: Обеспечьте измеримые результаты ваших усилий в области искусственного интеллекта на бизнес-показатели
— Выберите решение по искусственному интеллекту: Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и предоставляют возможность настройки
— Внедряйте постепенно: Начните с пилотного проекта, соберите данные и расширяйте использование искусственного интеллекта осмотрительно

Для советов по управлению KPI в области искусственного интеллекта свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Чтобы получать постоянные идеи по использованию искусственного интеллекта, оставайтесь на связи в нашем Telegram t.me/itinainews или Twitter @itinaicom.

Список полезных ссылок:

AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация

HuggingFace Introduces Quanto: A Python Quantization Toolkit to Reduce the Computational and Memory Costs of Evaluating Deep Learning Models

MarkTechPost

Twitter – @itinaicom