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WEBVTT
00:00.770 --> 00:08.450
でも、 もしかしたら、 まだ、 まばたきしているかもしれない。
00:08.450 --> 00:13.490
でもそれは、 今すぐ戻って自分でやって見るべきだということだからだ。
00:13.490 --> 00:18.770
このコードを実行し、 モーダル・スクリーンで何が起こっているかを見れば、 完全に理解できると思います。
00:18.950 --> 00:25.310
あの、 ハグする顔のトークンで何か問題があったら、 Jupyterラボにもっといい説明を書くつもりです。
00:25.310 --> 00:26.570
だから、 それはあなたにとって非常に明確なことなんだ。
00:26.570 --> 00:34.820
そして、 もしそうなるのであれば、 それはかなり簡単なことで、 それがどのように機能するのか、 なぜそんなに速く機能するのかがわかると思う。
00:34.850 --> 00:37.010
しばらく走らせてみて初めてわかることがある。
00:37.010 --> 00:38.660
ウォームアップに数分かかる。
00:38.660 --> 00:47.390
しかしその後、 モデルの重みをキャッシュし、 メモリにロードしたため、 先ほどと同じように素早く実行されるはずだ。
00:47.450 --> 00:54.650
これで、 Jupyter Labのような外部のアプリケーションで、 Pythonコードだけでモデルを呼び出せるように、
00:54.650 --> 01:03.590
モデルを本番環境にデプロイする方法を学んだことになる。
01:04.040 --> 01:07.490
そして願わくば、 あなたがそのことを理解し始めていることを。
01:07.490 --> 01:12.350
壮大なプロジェクトだし、 やるべきことはたくさんある。
01:12.350 --> 01:16.790
実際、 次の日のアクティビティが一番大きいんだ。
01:16.820 --> 01:18.740
非常に多くのことが起きている。
01:18.860 --> 01:30.390
ええと、 でも今日のところは、 サーバーレス・プラットフォームであるモーダルを使って本番環境にモデルをデプロイする話だったことを思い出してください。
01:30.600 --> 01:38.940
ある意味、 モデルをデプロイしたとき、 あるいは私が抱擁顔のエンドポイントを使って抱擁顔にモデルをデプロイしたときと似ている。
01:39.120 --> 01:49.650
でも、 コードでインフラを構成する機能や、 価格設定の方法など、 このプラットフォームが非常に強力なプラットフォームであることはお分かりいただけると思います。
01:49.920 --> 01:57.690
今度、 あなたは高度なWraggソリューションを構築することができるようになる。
01:57.690 --> 01:58.620
我々はラッグをやり遂げた。
01:58.620 --> 01:59.670
ラッグのことはよく知っている。
01:59.670 --> 02:01.140
あなたはさらにそれを知ることになる。
02:01.140 --> 02:01.650
次こそは
02:01.650 --> 02:03.030
ウラッグを使うつもりだ。
02:03.030 --> 02:05.010
チェーンなしで直接やるんだ。
02:05.010 --> 02:05.940
僕らはもうプロだ。
02:05.940 --> 02:06.930
長いチェーンは必要ない。
02:06.930 --> 02:08.070
自分たちでできるんだ。
02:08.070 --> 02:18.180
Chromeのデータストアで物事を調べ、 モデルにコンテキストを与えるために使うのだが、 それは膨大で素晴らしいデータストアになるだろう。
02:18.180 --> 02:25.590
そして、 アンサンブルモデルと呼ばれる、 複数のモデルの長所を組み合わせたモデルを構築する。
02:25.590 --> 02:32.400
そして、 複数のモデルにまたがるプロダクション・レディなコードを提供できるようになるだろう。
02:32.400 --> 02:39.360
つまり、 LMエンジニアリングの知識人からLMエンジニアリングの達人への移行を果たすために、
02:39.360 --> 02:46.140
スキルセットを強化し、 専門知識を身につけるということだ。
02:46.350 --> 02:48.330
それでは、 また次回。