Записи моделей приваты: Результаты поиска по %d0%a2%d0%be%d0%bf%d0%be%d0%b2%d1%8b%d0%b5 %d0%b2%d0%b5%d0%b1 %d0%bc%d0%be%d0%b4%d0%b5%d0%bb%d0%b8

Search Results for Записи приватов модели astarta69

Kassablanca приват записи     OFFICECUTIE ЗАПИСИ ПРИВАТОВ BONGACAMS     Mashulya29 приват записи     kira записи приватов     MissFentasy1 приват записи     www.sexwebgirls.com Модели видео, страница 2     Bonga Cams записи приватов misstake     русские приват записи с разговорами и матом     Cute Russian chat model DollEva masturbates in private chat Приват записи сексуальных моделей вебч     Astarta69     karinka1sex приват записи     Рыжая бестия TvikseX, Aariella и ее раб записи приватов webc     приват записи Treshgirls     astarta69 davidastarta miss_vavilova     Cute Russian chat model GABRIELLA13 in private chat Приват записи сексуальных моделей веб     Modest girl loveannet has the first privat / Приват записи сексуальных моделей вебчатов BongaCams, R     pippalee приват записи     ____HD____ Приват записи сексуальных моделей вебчатов BongaCams, RusCams, Chaturbate, Runetki, Live     Nicol ЗАПИСИ ПРИВАТОВ BONGACAMS     Jaxson записи приватов     sex_goldy Приват записи     Cute Russian chat model SUNNYDOMINICA in private chat Приват записи сексуальных моделей веб     coverme приват записи     Hustlerstar приват записи     SexySabotage и Betsie приват записи     Приват записи MyLittleRain     SweetButtocks приват записи     LEKSA Приват записи     запись приватов diffgirls     Astarta69 Miss_vavilova     mango99, Foxy приват записи     Icehotangel записи приватов     sonya mo Приват записи     AfricaYA Приват записи     voight Приват записи     poshno1 Приват Записи     Приват записи miiishanya     BeautifulSofa записи приватов     Приват записи MaybeBaby     Alinn1 приват записи     записи MaxineDiaz     Armur приват записи     Bongacams killerstits записи приватов     kissunchik видео приватов     Рунетки cool baby и hotvik записи приватов     AnnaSmile приват записи     KatrineStorm записи приватов     SweetDabassa приват записи     Приват записи milanateaser     purple _bitch приватные записи    

Videos for: Записи приватов модели astarta69

Most Relevant

• Latest
• Most Viewed
• Top Rated
• Longest
• Most Commented
• Most Favourited

Albums for: Записи приватов модели astarta69

Most Relevant

• Latest
• Most Viewed
• Top Rated
• Most Commented
• Most Favourited

Вебкам модели, Записи приватов с вебкамер ::: порно видео на МиксБалансер

Кто такие вебкам модели и почему они так часто мелькают в порно видео? Изначально, все эти телочки демонстрировали свои прелести в режиме онлайна. То есть, существовали эротические чаты, где девушки раздевались догола, раздвигали ножки и показывали прелести, хотя изначально все они сидели в нижнем белье. Как только зритель предлагал перейти в приватную комнату, там и начиналась основная часть представления. Развратницы даже пихали пальчики себе в вагину, чтобы довести до оргазма незнакомца. Кстати, особенность подобных сайтов заключается в том, что леди не видит собеседника.

• Популярные
• Новые

HD

12:09

Молодежь, Минет, Блондинки, Вебкам модели, Худые

19:52

Милые девушки, Молодежь, Соло, Вебкам модели, 18 лет

19:55

Домашнее, Милые девушки, Молодежь, Минет, Вебкам модели

HD

14:43

Домашнее, Милые девушки, Молодежь, Сперма, Блондинки

HD

13:40

Милые девушки, Молодежь, Минет, Сперма, Большая настоящая грудь

HD

8:20

Молодежь, Русские, Блондинки, Вебкам модели, 18 лет

HD

7:17

Домашнее, Чулки, Молодежь, Минет, Анал

HD

5:36

Милые девушки, Молодежь, Большие титьки, Соло, Женская мастурбация

4:10

Домашнее, Минет, Замужние женщины, Мамы, Глубокие глотки

HD

8:56

Чулки, Молодежь, Анал, Анал с молодыми, Вебкам модели

22:41

Домашнее, Большие жопы, Толстушки, Замужние женщины, Большие титьки

19:19

Милые девушки, Чулки, Молодежь, Соло, Вебкам модели

HD

14:32

Минет, Большие жопы, Замужние женщины, Большие титьки, Дилдо

2:08

Замужние женщины, Волосатые, Женская мастурбация, Вебкам модели, Киски

4:36

Зрелки, Домашнее, Замужние женщины, Риминг, Вебкам модели

HD

15:00

Домашнее, Чулки, Большие жопы, Толстушки, Замужние женщины

11:46

Замужние женщины, Большие титьки, Соло, Вебкам модели, Брюнетки

HD

2:33

Зрелки, Домашнее, Большие жопы, Замужние женщины, Большая настоящая грудь

14:06

Домашнее, Милые девушки, Чулки, Молодежь, Большие жопы

6:29

Домашнее, Минет, Замужние женщины, Глубокие глотки, Вебкам модели

4:59

Негритянки, Молодежь, Большие титьки, Соло, Вебкам модели

4:55

Негритянки, Большие жопы, Соло, Вебкам модели, Подборки

3:00

Большие жопы, Большие титьки, Блондинки, Спортивные, Вебкам модели

HD

3:40

Домашнее, Милые девушки, Молодежь, Блондинки, Вебкам модели

HD

8:08

Милые девушки, Молодежь, Соло, Вебкам модели, Брюнетки

4:29

Большие жопы, Большие титьки, Соло, Вебкам модели, Латиноамериканки

3:12

Зрелки, Домашнее, Минет, Замужние женщины, Вебкам модели

7:08

Зрелки, Домашнее, В колготках, Большие жопы, Толстушки

HD

5:00

Русская мама с татухами без особого труда доводит хахаля до финала ротиком

Зрелки, Домашнее, Минет, Русские, Замужние женщины

HD

8:48

Милые девушки, Чулки, Большие титьки, Соло, Вебкам модели

HD

3:21

Большие жопы, Мамы, Большие титьки, Соло, Вебкам модели

4:41

Большие жопы, Большие титьки, Дилдо, Большая настоящая грудь, Женская мастурбация

HD

6:59

Милые девушки, Молодежь, Русские, Дилдо, Женская мастурбация

HD

12:47

Милые девушки, Молодежь, Соло, Вебкам модели, Худые

HD

5:00

Милые девушки, Чулки, Соло, Женская мастурбация, Блондинки

6:07

Анал, Секс втроем, Риминг, Женская мастурбация, Вебкам модели

HD

18:57

Милые девушки, Молодежь, Русские, Соло, Женская мастурбация

HD

11:08

Домашнее, Молодежь, Минет, Русские, Глубокие глотки

HD

7:42

Домашнее, Молодежь, Соло, Женская мастурбация, Блондинки

16:50

Зрелки, Домашнее, Замужние женщины, Волосатые, Соло

9:23

Милые девушки, Молодежь, Большие титьки, Большая настоящая грудь, Вебкам модели

HD

10:05

Домашнее, Минет, Большие жопы, Толстушки, Замужние женщины

HD

5:42

Милые девушки, Чулки, Молодежь, Большие жопы, Фистинг

6:25

Чулки, Молодежь, Анал, Большие жопы, Анал с молодыми

HD

10:00

Милые девушки, Молодежь, Большие титьки, Дилдо, Соло

4:51

Милые девушки, Большие жопы, Большие титьки, Соло, Вебкам модели

HD

16:28

Милые девушки, Молодежь, Соло, Женская мастурбация, Секс игрушки

HD

12:47

Домашнее, Милые девушки, Минет, Анал, Большие жопы

7:04

Минет, Замужние женщины, Сперма, Большая настоящая грудь, Большой член

3:13

Милые девушки, Русские, Замужние женщины, Соло, Вебкам модели

HD

11:56

Милые девушки, Молодежь, Минет, Русские, Замужние женщины

8:16

Милые девушки, Молодежь, Русские, Дилдо, Соло

22:41

Большие жопы, Большие титьки, Масло, Большая настоящая грудь, Блондинки

HD

3:04

Большие жопы, Замужние женщины, Сперма, Вебкам модели, Раком

HD

5:27

Милые девушки, Молодежь, Анал, Анал с молодыми, Дилдо

12:36

Молодежь, Замужние женщины, Риминг, Вебкам модели, Куни

21:44

Домашнее, Чулки, Молодежь, Минет, Анал

6:54

Зрелки, Домашнее, Минет, Замужние женщины, Сперма

16:46

Милые девушки, Молодежь, Соло, Вебкам модели, 18 лет

HD

3:23

Милые девушки, Молодежь, Вебкам модели, Брюнетки, 18 лет

Хотя, в последней версии приложений появилась возможность давать разрешение чуваку включать его камеру, если таковая вообще есть. Соответственно, парням достаточно зайти на страничку понравившейся девицы, посмотреть ознакомительные ролики с ней, а затем уже перейти в онлайн эфир. Там есть множество всего интересного. Такие стервы стараются привлечь к себе внимание развратников необычными нарядами, игрушками, либо же техникой мастурбации. Нередко можно найти красавиц, которые оборудовали рабочее место при помощи современной секс машины, с толстой елдой на конце и при каждом лайке от фаната этот ствол начинает проникать в их сладенькую дырочку.

• 18 лет
• 69
• Азиатки
• Анал
• Анал с мамами
• Анал с молодыми
• Бабки
• Бассейн
• Блондинки
• Большая настоящая грудь
• Большие жопы
• Большие титьки
• Большой дилдо
• Большой член
• Бритые
• Брюнетки
• В колготках
• В машине
• Вебкам модели
• Волосатые
• Гимнастки
• Глубокие глотки
• Групповуха
• Двойное проникновение
• Деды
• Дилдо
• Длинные волосы
• Домашнее
• Доминирование
• Домработницы
• Дрочка члена
• Женская мастурбация
• ЖМЖ
• Замужние женщины
• Зрелки
• Кастинги
• Киски
• Короткие волосы
• Косички
• Крупным планом
• Куколд
• Куни
• Латекс
• Латиноамериканки
• Лосины
• Любительское
• Маленькие сиськи
• Маленький член
• Мамы
• Масло
• Массаж
• Медицина
• Межрасовое
• МЖМ
• Милые девушки
• Минет
• Молодежь
• Молодые со зрелыми
• Мускулистые
• На улице
• Наездница
• Негритянки
• Несимпатичные девушки
• Нижнее белье
• Обвисшая грудь
• От первого лица
• Очки
• Пикап
• Подборки
• Поцелуи
• Презерватив
• Раком
• Реальное
• Риминг
• Русские
• Рыжие
• Секретарши
• Секс втроем
• Секс игрушки
• Секс машины
• Сквирт
• Скрытая камера
• Соло
• Сперма
• Спортивные
• Спящие
• Страпон
• Татуировки
• Толстушки
• Туалет, Ванная
• Униформа
• Фейсситтинг
• Фетиш
• Фистинг
• Хардкор
• Худые
• Частное
• Чулки
• Эротика

Новый способ строить с помощью машинного обучения

Вернуться к блогу

Опубликовано 3 августа 2022 г. Обновление на GitHub

Федерикопаскуаль Федерико Паскуаль

Машинное обучение меняет то, как компании создают технологии. Машинное обучение лежит в основе процесса разработки — от создания революционных продуктов нового поколения до включения более интеллектуальных функций в известные приложения, которые мы все используем и любим.

Но с каждым технологическим сдвигом возникают новые проблемы.

Около 90 % моделей машинного обучения никогда не попадают в производство. Незнакомые инструменты и нестандартные рабочие процессы замедляют разработку машинного обучения. Усилия дублируются, поскольку модели и наборы данных не используются внутри компании, а аналогичные артефакты постоянно создаются с нуля в разных командах. Специалистам по обработке и анализу данных трудно демонстрировать свою техническую работу заинтересованным сторонам бизнеса, которым сложно делиться точными и своевременными отзывами. А команды машинного обучения тратят время на Docker/Kubernetes и оптимизацию моделей для производства.

Помня об этом, мы запустили Private Hub (PH) — новый способ построения с помощью машинного обучения. От исследований до производства, он предоставляет унифицированный набор инструментов для ускорения каждого этапа жизненного цикла машинного обучения безопасным и совместимым способом. PH объединяет различные инструменты машинного обучения в одном месте, делая совместную работу в области машинного обучения проще, интереснее и продуктивнее.

В этом сообщении блога мы подробно рассмотрим, что такое Private Hub, чем он полезен и как клиенты ускоряют свои планы машинного обучения с его помощью.

Прочтите или смело переходите к разделу, который вызывает у вас интерес 🌟:

1. Что такое Hugging Face Hub?
2. Что такое частный концентратор?
3. Как компании используют Private Hub для ускорения своей дорожной карты машинного обучения?

Начнем! 🚀

1.

Что такое Hugging Face Hub?

Прежде чем погрузиться в приватный центр, давайте сначала взглянем на центр обнимания лица, который является центральной частью PH.

Hugging Face Hub предлагает более 60 000 моделей, 6 000 наборов данных и 6 000 демо-приложений ML, все с открытым исходным кодом и общедоступными, на онлайн-платформе, где люди могут легко сотрудничать и создавать ML вместе. Hub работает как центральное место, где каждый может исследовать, экспериментировать, сотрудничать и создавать технологии с помощью машинного обучения.

В Hugging Face Hub вы сможете создавать или открывать следующие активы машинного обучения:

• Модели: размещение новейших современных моделей для НЛП, компьютерного зрения, речи, временных рядов, биология, обучение с подкреплением, химия и многое другое.
• Наборы данных: широкий спектр данных для разных доменов, модальностей и языков.
• Spaces: интерактивные приложения для демонстрации моделей машинного обучения прямо в браузере.

Каждая модель, набор данных или пространство, загруженное в Hub, представляет собой репозиторий на основе Git, который представляет собой место с контролируемой версией, которое может содержать все ваши файлы. Вы можете использовать традиционные команды git для извлечения, отправки, клонирования и/или управления вашими файлами. Вы можете просмотреть историю коммитов для своих моделей, наборов данных и пространств, а также узнать, кто что делал и когда.

История фиксации модели

Hugging Face Hub также является центральным местом для обратной связи и развития машинного обучения. Команды используют запросы на вытягивание и обсуждения, чтобы поддерживать экспертную оценку моделей, наборов данных и пространств, улучшать совместную работу и ускорять работу по машинному обучению.

Запросы на вытягивание и обсуждение модели

Концентратор позволяет пользователям создавать Организации, то есть групповые учетные записи для совместного управления моделями, наборами данных и пространствами. Репозитории организации будут представлены на странице организации, и администраторы могут устанавливать роли для управления доступом к этим репозиториям. Каждый член организации может вносить свой вклад в модели, наборы данных и пространства при наличии соответствующих разрешений. Здесь, в Hugging Face, мы считаем, что наличие правильных инструментов для совместной работы значительно ускоряет разработку машинного обучения! 🔥

Организация в Hub для BigScience

Теперь, когда мы рассмотрели основы, давайте углубимся в конкретные характеристики моделей, наборов данных и пространств, размещенных в Hugging Face Hub.

Модели

Трансферное обучение изменило подход компаний к решению проблем машинного обучения. Традиционно компаниям приходилось обучать модели с нуля, что требует много времени, данных и ресурсов. Теперь группы машинного обучения могут использовать предварительно обученную модель и быстро и экономично настраивать ее для собственного варианта использования. Это значительно ускоряет процесс получения точных и производительных моделей.

В Hub вы можете найти более 60 000 современных предварительно обученных моделей с открытым исходным кодом для НЛП, компьютерного зрения, речи, временных рядов, биологии, обучения с подкреплением, химии и многого другого. Вы можете использовать панель поиска или фильтровать по задачам, библиотекам, лицензиям и другим тегам, чтобы найти подходящую модель для вашего конкретного случая использования:

Более 60 000 моделей, доступных на концентраторе

Эти модели охватывают 180 языков и поддерживают до 25 библиотек ML ( включая Transformers, Keras, spaCy, Timm и другие), поэтому существует большая гибкость с точки зрения типа моделей, языков и библиотек.

У каждой модели есть карточка модели, простой файл уценки с описанием самой модели. Это включает в себя то, для чего она предназначена, на каких данных была обучена эта модель, примеры кода, информацию о потенциальной систематической ошибке и потенциальных рисках, связанных с моделью, метриках, связанных научных работах, что угодно. Карточки моделей — отличный способ понять, о чем модель, но они также полезны для определения правильной предварительно обученной модели в качестве отправной точки для вашего проекта машинного обучения:

Карточка модели

Помимо улучшения возможности обнаружения и повторного использования моделей, карты моделей также упрощают процессы управления рисками моделей (MRM). Команды машинного обучения часто должны предоставлять информацию о моделях машинного обучения, которые они создают, чтобы группы соответствия могли выявлять, измерять и снижать риски модели. С помощью карточек моделей организации могут настроить шаблон со всей необходимой информацией и оптимизировать диалоги MRM между командами машинного обучения и комплаенса прямо в моделях.

Hub также предоставляет виджет Inference Widget для простого тестирования моделей прямо из вашего браузера! Это действительно хороший способ понять, подходит ли конкретная модель, и что вы хотите погрузиться в нее:

Виджет вывода

Наборы данных

Данные являются ключевой частью построения моделей машинного обучения; без правильных данных вы не получите точных моделей. В 🤗 Hub размещено более 6000 готовых к использованию наборов данных с открытым исходным кодом для моделей машинного обучения с быстрыми, простыми в использовании и эффективными инструментами для обработки данных. Как и в случае с моделями, вы можете найти подходящий набор данных для своего варианта использования, используя панель поиска или фильтрацию по тегам. Например, вы можете легко найти 96 моделей анализа настроений, отфильтровав по задаче «классификация настроений»:

Доступны наборы данных для классификации настроений

Как и модели, наборы данных, загруженные в 🤗 Hub, имеют карточки наборов данных, которые помогают пользователям понять содержимое набора данных, как следует использовать набор данных, как он был создан, а также ознакомиться с соответствующими соображениями по использованию набора данных. Вы можете использовать средство просмотра набора данных, чтобы легко просматривать данные и быстро понять, полезен ли конкретный набор данных для вашего проекта машинного обучения:

Предварительный просмотр набора данных Super Glue

Пространства

Несколько месяцев назад мы представили новую функцию в 🤗 Hub под названием Spaces. Это простой способ создавать и размещать приложения для машинного обучения. Пространства позволяют вам легко демонстрировать свои модели машинного обучения заинтересованным сторонам бизнеса и получать отзывы, необходимые для продвижения вашего проекта машинного обучения.

Если вы создавали забавные изображения с помощью DALL-E mini, значит, вы использовали Spaces. В этом пространстве представлена ​​мини-модель DALL-E, модель машинного обучения для создания изображений на основе текстовых подсказок:

Место для DALL-E mini 9.0032 2. Что такое частный концентратор?

Частный концентратор позволяет компаниям использовать полную экосистему Hugging Face в своей собственной частной и соответствующей требованиям среде для ускорения разработки машинного обучения. Он объединяет инструменты машинного обучения для каждого этапа жизненного цикла машинного обучения в одном месте, чтобы сделать совместную работу в области машинного обучения более простой и продуктивной, а также иметь совместимую среду, необходимую компаниям для безопасного построения машинного обучения:

The Private Hub

С помощью Private Hub специалисты по данным может легко работать с Transformers, наборами данных и другими библиотеками с открытым исходным кодом с моделями, наборами данных и пространствами, конфиденциально и безопасно размещенными на ваших собственных серверах, и ускорять машинное обучение, используя функции Hub:

• AutoTrain: вы можете использовать наше решение AutoML без кода для обучения современных моделей, которые автоматически настраиваются, оцениваются и развертываются на ваших собственных серверах.
• Оценка: оценка любой модели в любом наборе данных в частном концентраторе с любой метрикой без написания единой строки кода.
• Spaces: легко разместите демонстрационное приложение машинного обучения, чтобы продемонстрировать свою работу по машинному обучению заинтересованным сторонам бизнеса, заранее получать отзывы и быстрее строить.
• API вывода: каждая частная модель, созданная в частном концентраторе, развертывается для вывода в вашей собственной инфраструктуре с помощью простых вызовов API.
• PR и обсуждения: поддержка экспертных оценок моделей, наборов данных и пространств для улучшения сотрудничества между командами.

От исследований до производства ваши данные никогда не покидают ваши серверы. Частный концентратор работает на вашем собственном совместимом сервере. Он предоставляет функции корпоративной безопасности, такие как сканирование безопасности, контрольный журнал, SSO и управление доступом, чтобы обеспечить безопасность ваших моделей и данных.

Мы предоставляем гибкие варианты развертывания вашего частного концентратора в вашей частной среде, соответствующей требованиям, в том числе:

• Управляемый частный концентратор (SaaS) : работает на отдельных виртуальных частных серверах (VPC), принадлежащих Hugging Face. Вы можете наслаждаться всеми возможностями Hugging Face в собственном частном концентраторе без необходимости управлять какой-либо инфраструктурой.

• Частный концентратор в облаке : работает в облачной учетной записи на AWS, Azure или GCP, принадлежащей клиенту. Этот вариант развертывания дает вам полный административный контроль над базовой облачной инфраструктурой и позволяет повысить безопасность и соответствие требованиям.

• Локальный частный концентратор : локальное развертывание Hugging Face Hub в вашей собственной инфраструктуре. Для клиентов со строгими правилами соответствия и/или рабочими нагрузками, когда они не хотят или не могут работать в общедоступном облаке.

Теперь, когда мы рассмотрели основы того, что такое Private Hub, давайте рассмотрим, как компании используют его для ускорения разработки машинного обучения.

3. Как компании используют Private Hub для ускорения своей дорожной карты ML?

🤗 Трансформеры — один из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом всех времен. Теперь мы предлагаем более 25 библиотек с открытым исходным кодом, и более 10 000 компаний используют Hugging Face для создания технологий с машинным обучением.

Находясь в центре сообщества разработчиков искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, мы провели тысячи бесед с командами по машинному обучению и обработке данных, что дало нам уникальный взгляд на наиболее распространенные проблемы и проблемы, с которыми сталкиваются компании при создании машинного обучения.

Благодаря этим разговорам мы обнаружили, что текущий рабочий процесс создания машинного обучения нарушен. Дублирование усилий, плохие циклы обратной связи, большие трения при совместной работе между командами, нестандартные процессы и инструменты, а также трудности с оптимизацией моделей для производства являются обычным явлением и замедляют разработку машинного обучения.

Чтобы изменить это, мы создали Private Hub. Подобно тому, как Git и GitHub навсегда изменили то, как компании создают программное обеспечение, Private Hub меняет то, как компании создают машинное обучение:

До и после использования The Private Hub

В этом разделе мы рассмотрим демонстрационный пример того, как клиенты используют PH для ускорения своего жизненного цикла машинного обучения. Мы рассмотрим пошаговый процесс создания приложения машинного обучения для автоматического анализа отчетов финансового аналитика 🏦.

Сначала мы найдем предварительно обученную модель, соответствующую нашему варианту использования, и настроим ее на пользовательском наборе данных для анализа настроений. Далее мы создадим веб-приложение ML, чтобы показать заинтересованным сторонам, как эта модель работает. Наконец, мы будем использовать Inference API для выполнения логических выводов с инфраструктурой, способной обрабатывать нагрузки производственного уровня. Все артефакты для этого демонстрационного приложения ML можно найти в этой организации на Hub.

Обучение точных моделей быстрее

Использование предварительно обученной модели из Hub

Вместо обучения моделей с нуля, трансферное обучение теперь позволяет создавать более точные модели в 10 раз быстрее ⚡️за счет точной настройки предварительно обученных моделей, доступных в Hub, для вашего конкретного случая использования.

В нашем демонстрационном примере одним из требований для создания этого приложения машинного обучения для финансовых аналитиков является проведение анализа настроений. Заинтересованные стороны бизнеса хотят автоматически получать представление об эффективности компании, как только становятся доступными финансовые документы и аналитические отчеты.

Итак, в качестве первого шага к созданию этого приложения машинного обучения мы погрузимся в 🤗 Hub и изучим, какие предварительно обученные модели доступны, которые мы можем точно настроить для анализа настроений. Панель поиска и теги позволят нам очень быстро фильтровать и находить подходящие модели. Достаточно скоро мы сталкиваемся с FinBERT, моделью BERT, предварительно обученной на корпоративных отчетах, расшифровках телефонных разговоров о доходах и отчетах финансовых аналитиков:

Модель Finbert

Мы клонируем модель в нашем собственном Private Hub, чтобы она была доступна другим товарищам по команде. Мы также добавляем необходимую информацию в карточку модели, чтобы упростить процесс управления рисками модели с помощью группы соответствия.

Тонкая настройка предварительно обученной модели с пользовательским набором данных

Теперь, когда у нас есть отличная предварительно обученная модель для финансовых данных, следующим шагом будет ее тонкая настройка с использованием наших собственных данных для проведения анализа настроений!

Итак, сначала мы загружаем пользовательский набор данных для анализа настроений, который мы создали вместе с командой, в наш частный концентратор. Этот набор данных содержит несколько тысяч предложений из финансовых новостей на английском языке и частных финансовых данных, вручную классифицированных нашей командой в соответствии с их настроением. Эти данные содержат конфиденциальную информацию, поэтому наша команда по обеспечению соответствия разрешает нам загружать эти данные только на наши собственные серверы. К счастью, это не проблема, поскольку мы запускаем Private Hub на собственном экземпляре AWS.

Затем мы используем AutoTrain для быстрой точной настройки модели FinBert с помощью нашего пользовательского набора данных анализа настроений. Мы можем сделать это прямо со страницы наборов данных в нашем частном концентраторе:

Тонкая настройка предварительно обученной модели с помощью AutoTrain

Затем мы выбираем «ручной» в качестве выбора модели и выбираем нашу клонированную модель Финберта в качестве модели для тонкой настройки. с нашим набором данных:

Создание нового проекта с AutoTrain

Наконец, мы выбираем количество моделей-кандидатов для обучения с нашими данными. Выбираем 25 моделей и вуаля! Через несколько минут AutoTrain автоматически настроил 25 моделей Финберта с помощью наших собственных данных анализа настроений, показав показатели производительности для всех различных моделей 🔥🔥🔥

25 доработанных моделей с помощью AutoTrain

Помимо показателей производительности, мы можем легко протестировать доработанные модели с помощью виджета логического вывода прямо из браузера, чтобы понять, насколько они хороши:

Тестирование доработанных моделей с помощью Виджет логического вывода

Простая демонстрация моделей соответствующим заинтересованным сторонам

Теперь, когда мы обучили нашу пользовательскую модель для анализа финансовых документов, в качестве следующего шага мы хотим создать демонстрацию машинного обучения с помощью Spaces, чтобы проверить наш MVP с заинтересованными сторонами. В этом демонстрационном приложении будет использоваться наша настраиваемая модель анализа настроений, а также вторая модель FinBERT, которую мы точно настроили для обнаружения прогнозных заявлений из финансовых отчетов. Это интерактивное демонстрационное приложение позволит нам быстрее получать отзывы, быстрее выполнять итерации и улучшать модели, чтобы мы могли использовать их в производстве. ✅

Менее чем за 20 минут мы смогли создать интерактивное демонстрационное приложение, которое любой заинтересованный в бизнесе может легко протестировать прямо из своего браузера:

Место для нашего финансового демо-приложения

Если вы посмотрите на файл app.py, вы увидите, это довольно просто:

Код для нашего демо-приложения ML

51 строка кода — все, что потребовалось, чтобы это демо-приложение ML заработало! 🤯

Масштабируйте выводы, избегая MLOps

К настоящему времени наши бизнес-партнеры предоставили отличные отзывы, которые позволили нам улучшить эти модели. Команды по соблюдению требований оценили потенциальные риски с помощью информации, представленной в карточках моделей, и дали зеленый свет нашему проекту для производства. Теперь мы готовы запустить эти модели в работу и начать масштабный анализ финансовых отчетов! 🎉

Вместо того, чтобы тратить время на Docker/Kubernetes, настройку сервера для запуска этих моделей или оптимизацию моделей для производства, все, что нам нужно сделать, — это использовать Inference API. Нам не нужно беспокоиться о проблемах развертывания или масштабируемости, мы можем легко интегрировать наши пользовательские модели с помощью простых вызовов API.

Модели, загруженные в хаб и/или созданные с помощью AutoTrain, мгновенно развертываются в производстве, готовые делать выводы в масштабе и в режиме реального времени. И все, что требуется для выполнения выводов, — это 12 строк кода!

Чтобы получить фрагмент кода для выполнения выводов с нашей моделью анализа настроений, мы нажимаем «Развернуть» и «Ускоренный вывод». HTTP-запросы к Inference API и запуск анализа данных с помощью нашей пользовательской модели:

 запросов на импорт.
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/FinanceInc/auditor_sentiment_finetuned"
заголовки = {"Авторизация": "Носитель xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"}
Запрос определения (полезная нагрузка):
    ответ = запросы. сообщение (API_URL, заголовки = заголовки, json = полезная нагрузка)
    вернуть ответ.json()
    
вывод = запрос({
    "inputs": "Операционная прибыль подскочила до 47 млн ​​евро с 6,6 млн евро",
})
 

С помощью всего 12 строк кода мы готовы к работе с инфраструктурой, которая может обрабатывать нагрузки на уровне производства в масштабе и в режиме реального времени 🚀. Довольно круто, правда?

Последние слова

Машинное обучение становится стандартным способом создания технологий, в основном благодаря открытому исходному коду и открытой науке.

Но создание машинного обучения по-прежнему сложно. Многие проекты машинного обучения выполняются в спешке и никогда не доходят до производства. Разработка машинного обучения тормозится нестандартными рабочими процессами. Команды машинного обучения расстраиваются из-за дублирования работы, низкого уровня сотрудничества между командами и фрагментированной экосистемы инструментов машинного обучения.

Мы в Hugging Face считаем, что есть лучший способ построить машинное обучение. И именно поэтому мы создали Private Hub. Мы считаем, что предоставление унифицированного набора инструментов для каждого этапа разработки машинного обучения и правильных инструментов для совместной работы улучшит работу машинного обучения, внедрит больше решений машинного обучения в производство и поможет командам машинного обучения стимулировать инновации.

Хотите узнать больше? Запросите демонстрацию, чтобы увидеть, как вы можете использовать Private Hub для ускорения разработки машинного обучения в вашей организации.

Модель определения записи | Law Insider

означает любой лот, описание которого надлежащим образом зарегистрировано в Реестре сделок, который на момент его регистрации соответствовал всем применимым законам, постановлениям и постановлениям.

определяется как окончательная версия Вклада в том виде, в котором она была первоначально опубликована, и в которую впоследствии могут быть внесены поправки после публикации в соответствии с договором, Издателем или от его имени. Любое связывание, сбор или агрегирование самостоятельно заархивированных Вкладов из одной и той же Работы строго запрещены. Приложение «Права автора на повторное использование» Издатель признает, что Автор сохраняет за собой право копировать, распространять или иным образом повторно использовать Вклад без необходимости получения специального предварительного письменного разрешения от Издателя («Повторное использование») при условии и в соответствии с следующие положения: (a) Повторное использование Вклада или любой его части разрешено в новом издании Произведения или в новой монографии или новом учебнике, написанном тем же Автором, при условии, что в каждом случае новая работа публикуется Издателем. по договору об издании с Издателем; и (b) Повторное использование Версии Записи (как определено ниже) Вклада или любой его части разрешено в диссертации, написанной тем же Автором, и Автор имеет право сделать копию диссертации, содержащей содержание работы. Вклад доступен в репозитории присуждающего Автора академического учреждения или в другом репозитории, требуемом присуждающим учреждением; в цитату следует включить упоминание: «Воспроизведено с разрешения Springer Nature»; и (c) любое другое повторное использование Материала в новой книге, главе книги, материалах или журнальной статье, опубликованной Издателем или любой третьей стороной, ограничено тремя рисунками (включая таблицы) или одним текстовым отрывком менее более 400 слов; и (d) любое дальнейшее повторное использование Вклада разрешается только в той мере и в той мере, в какой это разумно необходимо: (i) делиться Вкладом в целом не более чем с 10 коллегами-исследователями, нанятыми тем же учреждением или работодателем, что и Автор для личного и частного использования каждого коллеги; (ii) для использования Автором в классе в их соответствующем учебном заведении при условии, что Вклад или какая-либо его часть не включены в пакеты курсов для продажи или более широкого распространения среди студентов, учреждений или других лиц, а также в какой-либо другой форме коммерческого или систематическая эксплуатация; или (iii) для использования Автором всего или части Вклада в дальнейшем развитии научной и/или академической карьеры Автора, для частного использования и исследований или в рамках строго ограниченного тиража, который не позволяет Вкладу стать общедоступным не наносить ущерба продажам или использованию прав Издателя на Вклад (например, прикрепление копии Вклада к заявке на вакансию или грант).

означает Продавца, который указан в записях FortisAlberta в соответствии с процедурами, изложенными в Условиях и положениях, и, таким образом, признан FortisAlberta и Кодом Системы расчетов в качестве конкретного Продавца Клиента для Точки обслуживания в определенное время;

означает Дэвида Олбрайта. Генеральный партнер от имени Партнерства должен заключить договор с Архитектором записи для выполнения определенных обязанностей и обязанностей, включая, помимо прочего: проектирование Улучшений; подготовка строительных чертежей, подготовка справочника спецификаций недвижимости; заключение договоров на административные услуги; завершение процедуры закрытия; проверка и надзор за решением окончательного списка недостатков Подрядчика; получение и утверждение инструкций по эксплуатации и техническому обслуживанию; а также сбор, рассмотрение, утверждение и направление Товариществу всех гарантий на продукцию, материалы и конструкции.

означает учителя, который соответствует всем следующим требованиям:

Значение, указанное в Описании Системы.

означает указанный зарегистрированный адрес.

означает оптовый торговец фармацевтической продукцией, с которым производитель установил постоянные отношения для распространения рецептурных препаратов производителя. Считается, что между таким оптовым продавцом фармацевтической продукции и производителем существуют постоянные отношения, как это определено в разделе 1504 Налогового кодекса, когда оптовый торговец фармацевтической продукцией имеет действующее в настоящее время письменное соглашение с производителем, свидетельствующее о таких продолжающихся отношениях, и оптовый торговец фармацевтической продукцией включена в текущий список зарегистрированных авторизованных дистрибьюторов производителя.

означает зарегистрированного владельца акций, выпущенных Инвестиционной компанией, или, в случае совместного владения такими акциями, всех зарегистрированных владельцев, как указано (1) в первоначальном заявлении об учетной записи или (2) в письменном сопровождении гарантия подписи или (3) в соответствии с процедурами, изложенными в Заявке.

означает, что данные записываются в энергонезависимую память с целью последующего скачивания.

означает группу любых записей, находящихся под контролем любого агентства, из которых информация извлекается по имени физического лица или по какому-либо идентификационному номеру, символу или другому идентифицирующему признаку, присвоенному физическому лицу.

означает удобочитаемую электронную или бумажную историю болезни, которая документирует критерии, установленные для медицинских записей, как указано в правиле 441–79.3(249A). Форма претензии или выписка по счету не являются медицинской картой.

означает точку (точки) соединения в Системе передачи Поставщика услуг передачи, где мощность и энергия будут предоставляться Поставщику услуг передачи Стороной-поставщиком в соответствии с Тарифом, часть II. Пункт(ы) получения должен быть указан(ы) в Соглашении об оказании долгосрочной твердой услуги передачи «точка-точка».

означает постоянную документацию по оценке/расследованию и предоставлению социальных услуг семьям и детям, хранящуюся в виде печатных копий, электронных файлов или их комбинации.

означает выполнение любых действий, связанных с ведением SOR, включая сбор, использование, обслуживание и распространение записей.

означает собранную документацию об оказанных услугах по охране психического здоровья и собранную информацию о клиенте.

означает любые данные, документ, компьютерный файл, компьютерную дискету или любой другой письменный или неписьменный отчет или объект, который, как можно разумно ожидать, предоставит доказательства или информацию относительно предлагаемого, проведенного или заявленного исследования, которое составляет предмет. по обвинению в неправомерном проведении исследований. Отчет об исследовании включает, помимо прочего, заявки на гранты или контракты, независимо от того, финансируются они или нет; отчеты о ходе выполнения грантов или контрактов и другие отчеты; лабораторные тетради; заметки; переписка; видео; фотографии; рентгеновская пленка; слайды; биологические материалы; компьютерные файлы и распечатки; рукописи и публикации; журналы использования оборудования; записи о лабораторных закупках; записи о животноводческих комплексах; протоколы для людей и животных; формы согласия; медицинские карты; и файлы исследований пациентов.

означает любой документ или комбинацию документов, за исключением рождений, смертей и фактов госпитализации или выписки из больницы, которые относятся к истории болезни, диагнозу, прогнозу или состоянию здоровья пациента и которые создаются и сохраняется в процессе лечения.

означает запись, созданную, сгенерированную, отправленную, переданную, полученную или сохраненную с помощью электронных средств.

означает любой письменный, печатный или записанный в электронном виде материал, сохраняемый учреждением здравоохранения в ходе предоставления медицинских услуг физическому лицу, касающийся этого лица и предоставляемых услуг. «Медицинская карта» также включает в себя содержание любого сообщения, сделанного физическим лицом в учреждение здравоохранения на условиях конфиденциальности во время или в связи с предоставлением медицинских услуг, или информацию, иным образом полученную учреждением здравоохранения о человеке на условиях конфиденциальности и в связи с оказание медицинских услуг населению. (§ 32.1-127.1:03, Кодекс Вирджинии)

означает документ, предложенный Lonza и утвержденный Заказчиком, который определяет методы производства, методы испытаний и другие процедуры, указания и средства контроля, связанные с производством и тестированием Продукта.

означает бумажную запись Транзакции, выдаваемую механическим способом, или письменное уведомление, созданное Нами или от нашего имени, или уведомление о незавершенной или завершенной Транзакции, или сводку баланса Вашей Учетной записи, включая уведомления, отправленные по электронной почте или текстовым SMS-сообщением. для вас или доступны в виде выписки со счета или баланса счета, когда вы используете мобильное устройство или другой терминал доступа.

или «EMR» — это стандарт, используемый для обмена информацией о телекоммуникационных сообщениях между поставщиками телекоммуникационных услуг для оплачиваемых и неоплачиваемых данных, образцов, расчетов и данных исследований. Формат EMR содержится в BR-010-200-010 CRIS Exchange Message Record, документе Telcordia, определяющем отраслевые стандарты для записей обменных сообщений. «Услуга обмена» или «Услуга расширенной зоны (EAS)/Местный трафик» означает трафик, который исходит и завершается в пределах Местной зоны вызова, как это определено Комиссией.

означает отдельный набор чертежей и спецификаций, как указано в пункте 4.02A.

означает группу записей, которые ведутся KDHE или для него и состоят из следующего: (a) медицинские записи и платежные записи о Физических лицах, которые ведутся поставщиком медицинских услуг или для него; (b) зачисление, оплата, рассмотрение требований, а также системы регистрации случаев или медицинских записей, которые ведутся планом медицинского страхования или для него; или (c) записи, полностью или частично используемые KDHE или для нее для принятия решений о Лицах. Для этих целей термин «запись» означает любой элемент, набор или группу информации, которая включает PHI и поддерживается, собирается, используется или распространяется KDHE или для нее.