Nous construisons un pipeline PyTorch contrôlé par Gin Config où le code de formation reste fixe et les variables d'expérience sont déplacées dans des fichiers .gin. Nous construisons une tâche de classification binaire en spirale non linéaire et définissons un configurab…
Les nouveaux modèles repoussent les limites des capacités et du rapport qualité-prix. Les équipes réévaluent les éléments sur lesquels s'appuyer chaque fois qu'un lancement modifie ce qui est possible par dollar.
Les résumés sont regroupés à titre d’information uniquement – suivez le lien source pour l’histoire complète. Les entrées de démonstration sont illustratives.