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それでは ScheduleFree の使い方を見ていきましょう。といっても、基本的には従来のoptimizerとなんら変わりません。差分は以下の2点です。 scheduler が不要になること optimizer.eval()とoptimizer.train()を適切なタイミングで呼ぶこと 例えば、AdamWとなんらかのschedulerを使う場合のよくあるモックを考え、そこからの差分として骨子を表現してみると、以下のような感じになるかと思います[5]。 import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from pathlib import Path +from schedulefree import RAdamScheduleFree from torch import
はじめに この記事では、当社内で開発した最適化フレームワークである「 Codable Model Optimizer 」について紹介します。 リクルートでは、機械学習のビジネス活用に長く取り組んできましたが、機械学習によって将来の予測が正確にできたとしても、その予測を元に良い選択を決定できなければならない問題に直面することが増えてきています。 例えば、商品に対する購入率が予測できたとしても、購入率の高い商品をたくさん表出させれば良いというわけではなく、実際には商品の在庫などを考慮してどのように表出させるのか意思決定する必要があります。 膨大な選択肢からより良い選択を見つけ出す問題を"最適化問題"とよび、様々な解法があります。解法としては、数理最適化(主に厳密な最適解を見つけるのに使われる)やメタヒューリスティクス(厳密最適解ではないが、大規模な問題において良い解を見つけるのに使われる)など
Amazon Web Services ブログ AWS Compute Optimizer を使用した AWS Lambda のコストとパフォーマンスの最適化 本投稿は AWS Compute Optimizer のシニアプロダクトマネージャーである Brooke Chen、AWS Compute Optimizer のプリンシパルプロダクトマネージャーである Letian Feng、Amazon EC2 のプリンシパルデベロッパーアドボケイトである Chad Schmutzer による寄稿です。 コンピューティングリソースの最適化は、あらゆるアプリケーションアーキテクチャにとって重要な作業です。計算処理リソースの過剰なプロビジョニングは不要なインフラストラクチャコストにつながる一方で、不足すると、アプリケーションのパフォーマンスの低下につながります。 2019年12月に開始された AWS
Anatawa12's Avatar Optimizerという素晴らしいアバター最適化ツールをご存知でしょうか? 最近の必須ツールであるModular Avatarとも相性が良く、Unityだけでアバターを最適化・軽量化してくれる最高に便利なツールです。 そんな素晴らしいツールが2023年10月7日のアップデート(version 1.5.0)で大幅に進化してすごいことになってるので紹介します。 いいから全員今すぐインストールして全アバターにつけろ! 自動最適化すごいよAvatar Optimizer(以下、AAO)にはTrace And Optimize(走査して最適化)というコンポーネントがあります。これを、アバターのルートオブジェクトにつけます。 (ルートオブジェクトというのはアバターの一番上、VRC Avatar Descriptorが付いているのと同じオブジェクトです。Add Co
アフィリエイトサイトの表示速度はとても重要です。 そもそも、使用するWordPressのテーマを誤ると、 もともとの表示速度が遅くなってしまうという問題が発生します。 そのため、どんなプラグインを選ぶかはとても大事な問題と言えると思います。 個人的には、このブログでも使っていますが、コクーンや、the thorなんかがいいんだと思います。 というか、僕自身はそれ意外使ったことがないので比較のしようがないんですけど・・・ でもこの表示速度が非常に重要な問題です。 確かにサイト内、記事内にいろいろな要素を詰め込むと、 その分だけ表示速度が遅くなってしまうという問題が発生します。 その意味でも、表示速度の改善は非常に重要と言えるのですが、 意外とこの部分。 逆に「やるべきこと」が多すぎて何から着手すればいいかわからなくなってしまいます。 もちろん、今回のこの記事のテーマも例のごとく、自分自身がさ
PostgreSQL 16 introduces quite a few improvements to the query planner and makes many SQL queries run faster than they did on previous versions of PostgreSQL. If you look at the PG16 release notes, you’ll see some of these planner improvements. But with the volume of changes made in each PostgreSQL release, it’s not possible to provide enough detail about each and every change. So maybe you might
As a query optimization researcher, I’ve spent the last 10 years of my life playing with, learning from, and building on top of the most sophisticated open source query optimizer out there, PostgreSQL. I recently wondered how much PostgreSQL had improved over the decade since I started working on databases. While changelogs and opinion pieces were plentiful, I couldn’t find any strong empirical co
ブログで生きてます。ヒトデです hitodeblogでは、最高月収2500万円を稼いだ経験のあるプロが、 「ブログの始め方」を何処よりもわかりやすく、初心者でも全く問題ないように解説します
AWSを活用するAutify、ZOZO、dipが、AWSコスト削減についての事例を発表するオンラインイベント「AWSコスト削減事例祭り」。3社それぞれが事例を発表しました。ディップ株式会社からは、ジョンフンモ氏が登壇。AWS環境内における複数アカウントのコスト分析・最適化を実施した事例を話しました。 AWS環境内における全アカウントのコスト分析・最適化を実施ジョンフンモ氏(以下、ジョン):ディップでコスト最適化を実施した結果を発表します。インフラソリューション部システム基盤課のジョンフンモと申します。 本日のアジェンダです。まず自己紹介ですね。ジョンフンモと申します。出身は韓国で、2019年に日本に来ました。2022年6月にディップに入社して、現在は全プロダクトに対して横断的にAWSのコスト最適化を行っています。 次に背景をお話しします。AWS環境における複数のアカウントにディップのさまざ
はじめに 公平な機械学習モデルを構築する手法を検証します。 Jupyter Notebookは下記にあります。 概要 公平性指標としてEqualized Oddsを使用します。 Threshold Optimizerを用いて、公平な機械学習モデルを構築します。 公平性指標 Equalized Odds 今回考える公平性指標は、性別や人種などの各グループが公平に扱われているか(group fairness)を評価するために用いられます。 Equalized Oddsは、positiveとnegativeの2クラス分類において、positiveと判定される確率に着目した指標です。 具体的には、正しくpositiveと判定される確率(true positive rate)と、誤ってpositiveと判定される確率(false positive rate)がグループによらず等しいかを評価します。
Prompt optimizer for Language Models freeThis tool is a free extract of Quartzite's Prompt Optimizer feature (integrated in the app). It helps you optimize your prompt for a given task by applying the best practices in Prompt Engineering.
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私は2020年11月末頃、「はてなブログ」→「WordPress」に移行しました。 WordPressでは、「テーマ」というものをダウンロードして使うのですが、私は「これだけの機能が備わっていて無料だなんて信じられない!」と評判のCocoonを使っています。 パソコンに関する知識がほぼ皆無な私は、プラグインのこともよく分かりません。 Cocoonでは、「Cocoonテーマとあわせて使用するのにお勧めなプラグインまとめ」という記事がありますので、これを参考にどんなプレグインを導入するのかを検討しました↓
困っていた内容 EBS をアタッチした EC2 インスタンスの Compute Optimizer で「EBS スループットがプロビジョニングされていない」と表示されます。VolumeReadBytes/VolumeWriteBytesメトリクスを確認しましたが、スループットはほどんど使用しておらず余裕があります。過剰の誤りでしょうか? どう対応すればいいの? EBS 最適化をサポートした EC2 インスタンスへの切り替えをご検討ください。 Amazon EBS 最適化インスタンスを使用する - Amazon Elastic Compute Cloud EBS 最適化がサポートされていない EC2 インスタンスは、EBS へのアクセスに EC2 インスタンスのネットワークを使用するため、EC2 インスタンスのネットワーク帯域に依存して EBS のパフォーマンスが発揮できない場合があります。
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Googleは長年にわたり、オンライン広告業界で事実上の唯一のゲートキーパーとして、どのブランドをユーザーの目に触れさせ、どのブランドをその他大勢の中に埋もれさせるかを決定してきた。しかし、この構図がゆっくりではあるが、確実に変化し始めている。人々がオンラインで情報を探す際に、「ChatGPT」などの人工知能(AI)チャットボットを利用することが増えているからだ。ブランドはこの変化に対応して、マーケティング戦略を調整する必要に迫られている。 Adobeは米国時間6月16日、インターネットの世界を席巻している大規模言語モデル(LLM)の台頭を広告主が活用できるようにするプラットフォームを発表した。 「Adobe LLM Optimizer」と呼ばれるこの新しいプラットフォームは、広告業界最大の年次イベントの1つである「Cannes Lions」で発表された。ブランドの顧客がAIチャットボット
Unlock prompt optimization for models like GPT-4, ChatGPT and Midjourney. Generate and refine prompts to perfection, receiving improved outcomes in seconds.
こんにちは!コンサル部のinomaso(@inomasosan)です。 re:Invent 2021にて発表された、AWS Compute OptimizerでEC2とAutoScalingに拡張インフラストラクチャメトリクスが追加されたので、紹介していきます。 概要 AWS Compute Optimizerはデフォルトで過去14日間のCloudWatchメトリクスを分析し、コスト削減やパフォーマンス向上について推奨事項を提供することができます。 今回のアップデートで追加された拡張インフラストラクチャメトリクスを有効化することにより、AWS Compute OptimizerはEC2とAutoScalingのCloudWatchメトリクス履歴を最大3ヶ月保存して分析できるようになりました。 拡張インフラストラクチャメトリクスは、以下のレベルで有効化できます。 リソースレベル AWSアカウ
VRChatを始めてから早いもので8か月が経ちました。 Avatar Optimizerが普及するにつれ、最適化やらないといけないなと思ってるんだけどどうやればいいのかよくわかんなくて...という声を聞く機会が徐々に増えてきた気がします。 自分の中でのアバター最適化で気をつけてるポイントとやってることがだいたい固まってきたので、参考になればと思いまとめてみます。 Blenderを使うなどしてもっとやれることはありますが、Unity上で簡単にできる範囲でしかやっていません。 継続して取り組めないとつらいので...。 パフォーマンスランクで気をつけるポイント 基本編 ボーンを統合できるツールで衣装を着せる 1アバター1衣装 使わないメッシュはEditorOnlyにする lilAvatarUtils編 インストール方法 VPMリポジトリを追加する プロジェクトに追加する テクスチャの解像度を下げる 解像
AWS Database Blog How to optimize Amazon RDS and Amazon Aurora database costs/performance with AWS Compute Optimizer In this post, we dive deeper into database optimization for your Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), exploring how you can use AWS Compute Optimizer recommendations to make cost-aware resource configuration decisions for your MySQL and PostgreSQL databases. In our previ
はじめましてこんにちは、2018年入社のエンジニアの羽中田といいます。現在は技術推進室という部署で、データ分析を行なっています。 GMOメディアのDBといえば何と言ってもMySQL、ということでMyS...
こんにちは、コンサルティング部の南です。 引き続きラスベガスから最新アップデートをお届けします! AWS Compute OptimizerでDatadog、Dynatrace、Instana,New Relicのエージェントからのメトリクス取得をサポートしました! アップデート内容 AWS Compute OptimizerではCloudWatch Agentから取得したメモリの使用率に関するメトリクスを利用することでより効果的な最適化の選択肢を知ることができます。 今回のアップデートでCloudWatch Agentだけではなく、Datadog、Dynatrace、Instana, New Relicのエージェントから取得できるメトリクスも対応となったことで、二重にエージェントを入れる必要が無くなりました。 設定方法 マネジメントコンソール上での設定方法を確認します。 「AWS Com
Optimizerはロマンである。Optimizerを変えると学習が速くなったりlossがこれまでより下がったりする。すばらしい! 本記事では今年出てきた新しいOptimizerやその関連研究を眺めてみたい。 Cautious Optimizers: Improving Training with One Line of Codegradientと更新方向の符号が一致している場合にのみ、そのパラメーターを更新する。なんのこっちゃと思われるかもしれないが、momentumの概念が入ると、gradientと実際の更新方向の食い違いは容易に起こりえる。更新するパラメーターの数に応じて、更新量をスケールする。更新するパラメーターの数が少ない場合は、更新するパラメーターに対してはアグレッシブに更新を行う。AdamWとLionに適用しているが、Momentum SGDにも適用できそう。LLaMA-60
こんにちは、コンサル部@大阪オフィスのTodaです。 当エントリは弊社AWS事業本部による『AWS 入門ブログリレー 2024』の46日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう!という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでに AWS を活用されている方にとっても AWS サービスの再発見や 2024 年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂ければ幸いです。 では、さっそくいってみましょう。今回のテーマは『AWS Compute Optimizer』です。 AWS Compute Optimiz
EWWW Image Optimizerをインストール EWWW Image Optimizerをインストールするには、 WordPressの「プラグイン」→「新規プラグインを追加」を押して、 右上の検索窓に「EWWW Image Optimizer」と入力します。 「今すぐインストール」を押してインストールしたら「有効化」を押して、 メニューの「設定」→「EWWW Image Optimizer」で設定画面を開きます。 EWWW Image Optimizerの設定方法 最初はこのような画面が表示されますが、「二度と表示しない」を押して次に進みます。 次に進むと、EWWW Image Optimizerの設定画面が出てきます。 ここで「メタデータを削除」と「WebP変換」の2つにチェックを入れます。 メタデータとは、たとえば撮影した日付や場所といった画像の情報です。 ユーザーには特に必要
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ちゃだいん(@chazuke4649)です。 AWS Compute Optimizer のレコメンデーションにて EBS メトリクスも表示されるようになりました! AWS Compute Optimizer が、Amazon EBS メトリクスを使用して EC2 インスタンスタイプの推奨事項を強化 | AWS 何が嬉しいの? これまで、ユーザーはEC2インスタンスが EBS帯域幅や、IOPS制限によってスロットリングされているかどうかを識別するために、CloudWatchを見にいって EBSボリュームのメトリクスを分析する必要がありました。今回のアップデートにより、Compute Optimizer のみで、EBS帯域幅やIOPSボトルネックが発生している EC2インスタンスがどれか特定しやすくなりました。 そもそも有効化してますか? EC2ユーザーの皆さん、Compute Optimi
EWWW Image Optimizerのインストール 早速、プラグインの新規追加から「EWWW Image Optimizer」をインストール、有効化します。 ※(注記)「EWWW Image Optimizer Cloud」ではなく無印版をインストールします。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AWS には Compute Optimizer という、リソースの使用状況などから最適なサイジングなどの推奨事項を提案してくれるサービスがあり、EC2 や Lambda、ECS などのコンピューティングリソースに対応しています。 Compute Optimizer は基本機能だけならば無料で使えて、Organizations のアカウント全体に対して有効にすることができることを知ったので、早速試してみました。 Organizations で Compute Optimizer を全てのアカウントにオプトインする Organizatio
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AWS Compute Optimizer のレコメンデーションはエクスポートが可能ですが、エクスポート機能を使わずに出力させてみました。 コンバンハ、千葉(幸)です。 AWS Compute Optimizer は、 AWS リソースの設定と使用率のメトリクスを分析し、ワークロードの最適利用を推奨してくれるサービスです。 一定期間 継続稼働している以下リソースに対して、インスタンスタイプやボリュームタイプといったリソースのプロビジョニングが最適かどうかを表示してくれます。 EC2 インスタンス AutoScaling グループ EBS ボリューム Lambda 関数 分析結果の推奨事項であるレコメンデーションはマネジメントコンソールから確認するのがお手軽ですが、報告用に別の形式にして出力したい・数が多いので必要な情報に絞って出力したい、という場面があるかもしれません。 そんな時はそう......
This post is the second in a three-part series about Cranelift. In the first post, I described the context around Cranelift and our project to replace its backend code-generation infrastructure, and detailed the instruction-selection problem and how we solve it. The remaining two posts will be deep-dives into some interesting engineering problems. In this post, I want to dive into the compiler per
AWS News Blog New for AWS Compute Optimizer – Enhanced Infrastructure Metrics to Extend the Look-Back Period to Three Months By using machine learning to analyze historical utilization metrics, AWS Compute Optimizer recommends optimal AWS resources for your workloads to reduce costs and improve performance. Over-provisioning resources can lead to unnecessary infrastructure costs, and under-provisi
Muon is an optimizer for the hidden layers in neural networks. It is used in the current training speed records for both NanoGPT and CIFAR-10 speedrunning. Many empirical results using Muon have already been posted, so this writeup will focus mainly on Muon’s design. First we will define Muon and provide an overview of the empirical results it has achieved so far. Then we will discuss its design i
In this blog post I want to show the complete code (in Python3) of how a very simple optimizer for sequences of operations can work. These algorithms could be part of a (really simple) compiler, or a JIT. The architecture of the code in this blog post is very similar to that of the trace optimizer of the PyPy JIT: After a trace is produced, is is optimized before being sent to the machine code bac
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