총 138건
정확도 손실을 최소화하면서 LLM을 위한 4비트 양자화 훈련 후. 대형 모델(70B, 405B)을 소비자 GPU에 배포할 때, 2% 미만의 난잡도 저하로 4배 메모리 감소가 필요할 때, 또는 FP16 대비 더 빠른 추론(3-4배 속도 향상)을 위해 사용하세요. 트랜스포머 및 PEFT와 통합하여 QLoRA 미세 조정
보정 데이터가 없는 LLM의 반이차 양자화. 보정 데이터셋 없이 모델을 4/3/2비트 정밀도로 양자화할 때, 빠른 양자화 워크플로우를 위해, 또는 vLLM이나 허깅페이스 트랜스포머를 사용하여 배포할 때 사용하세요.
이 기술은 학술 논문을 홍보 및 프레젠테이션 형식으로 변환할 때 인터랙티브 웹사이트(Paper2Web), 프레젠테이션 비디오(Paper2Video), 컨퍼런스 포스터(Paper2Poster)를 포함하여 사용해야 합니다. 이 기술을 종이 배포, 회의 준비, CR과 관련된 작업에 사용하세요
포켓베이스용 프로덕션 배포. PocketBase를 서버에 배포할 때, Docker를 설정할 때, systemd를 구성할 때, 역방향 프록시(nginx/Caddy), TLS, SMTP, 백업, S3 스토리지, 속도 제한, 또는 생산용 경화 시 사용하세요. 즉시 사용할 수 있는 구성을 제공합니다.
마켓플레이스는 플러그인 발견 및 배포를 가능하게 하는 JSON 카탈로그입니다.
철도 프로젝트를 나열하고, 전환하고, 구성하세요. 사용자가 모든 프로젝트를 나열하거나, 프로젝트를 전환하거나, 프로젝트 이름을 변경하거나, PR 배포를 활성화/비활성화하거나, 프로젝트를 공개/비공개하거나, 프로젝트 설정을 수정하고 싶을 때 사용하세요.
임상 데이터를 기반으로 머신 러닝 모델을 개발, 테스트 및 배포하기 위한 포괄적인 의료 AI 툴킷입니다. 이 기술은 전자 건강 기록(EHR), 임상 예측 작업(사망률, 재입원, 약물 추천), 의료 코딩 시스템(ICD, ND)을 다룰 때 사용해야 합니다
트레이너는 PyTorch 코드를 LightningModule로 구성한 후 훈련 워크플로우를 자동화합니다. 루프 세부 정보, 장치 관리, 콜백, 그래디언트 연산, 체크포인트 및 배포를 처리합니다
render.yaml Blueprint 파일에 대한 완전한 참조. 청사진은 인프라를 Render에서 재현 가능한 배포를 위한 코드로 정의합니다.
이 참조를 사용하여 Render 배포를 준비할 때 프레임워크별 탐지 및 빌드/시작 명령 선택을 수행하세요.
Render 배포를 위한 일반적인 구성 패턴, 모범 사례 및 문제 해결 방법.
배포 또는 서비스 생성 후에 이것을 사용하세요. 짧게 유지하고, 점검이 실패하면 멈춥니다.
배포가 실패하거나 서비스가 시작될 때 충돌하거나 상태가 타임아웃될 때 이 기능을 사용하세요.
코드베이스를 분석하고, render.yaml Blueprint를 생성하며, 대시보드 딥링크를 제공하여 Render에 애플리케이션을 배포하세요. 사용자가 Render의 클라우드 플랫폼에서 애플리케이션을 배포, 호스팅, 게시 또는 설정하고자 할 때 사용하세요.
clap을 사용하여 인수 구문 분석, 하위 명령어, 구성 파일 지원, 색상 출력, 적절한 오류 처리를 통해 프로덕션에 적합한 Rust CLI 도구를 계획하고 구축하세요. 코드를 작성하기 전에 인터뷰 중심의 계획을 사용하여 명령어, 입출력 형식, 배포 전략을 명확히 합니다.
LLM 입출력 필터링을 위한 메타의 7-8B 특화 조정 모델. 6가지 안전 범주 - 폭력/hate, 성적 내용, 무기, 물질, 자해, 범죄 계획. 94-95% 정확도. vLLM, 허깅페이스, 세이지메이커와 함께 배포하세요. NeMo 가드레일과 통합됩니다.
이미지/비디오 처리, 객체 감지, 분할 및 시각 AI 시스템을 위한 세계 최고 수준의 컴퓨터 비전 기술. 파이토치, OpenCV, YOLO, SAM, 확산 모델 및 비전 트랜스포머에 대한 전문 지식. 3D 비전, 비디오 분석, 실시간 처리 및 프로덕션 배포가 포함됩니다. 빌드할 때 사용
CI/CD, 인프라 자동화, 컨테이너화 및 클라우드 플랫폼(AWS, GCP, Azure)을 위한 포괄적인 DevOps 기술. 파이프라인 설정, 코드로서의 인프라, 배포 자동화 및 모니터링을 포함합니다. 파이프라인 설정, 애플리케이션 배포, 인프라 관리, 구현 시 사용
ML 모델, MLOps를 생산하고 확장 가능한 ML 시스템을 구축하기 위한 세계 최고 수준의 ML 엔지니어링 기술. PyTorch, TensorFlow, 모델 배포, 기능 저장소, 모델 모니터링 및 ML 인프라에 대한 전문 지식. LLM 통합, 미세 조정, RAG 시스템, 그리고 에이전트 AI를 포함합니다. 배포할 때 사용
Railway의 템플릿 마켓플레이스에서 서비스를 검색하고 배포하세요. 사용자가 템플릿에서 서비스를 추가하고 싶을 때 사용하거나, 특정 사용 사례에 맞는 템플릿을 찾거나, Ghost, Strapi, n8n, Minio, Uptime Kuma 등의 도구를 배포할 때 사용하세요. 데이터베이스(Postgres, Redis, MySQL, MongoDB)의 경우 철도 데이터베이스를 선호합니다