検索キーワード: 著者 "Anand V" すべてのカテゴリー
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Hands-On LLM: Building Applications, Implementation, and Techniques
- 著者: Anand V
- オリジナル版
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総合評価
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ナレーション
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ストーリー
he historical background of LLMs, key concepts, and various applications, such as text generation, conversational AI, and sentiment analysis. It also dives into practical considerations, including ethical considerations, model architecture, data preparation, training techniques, and deployment strategies. The document further explores advanced topics like model compression, transfer learning, and integrating LLMs with other technologies. The final chapters present case studies demonstrating real-world applications of LLMs in various industries, such as customer support, financial forecasting,
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Achieving NetZero: Comprehensive Strategies and Implementation for a Sustainable Future
- 著者: Anand V
- オリジナル版
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総合評価
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ナレーション
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ストーリー
a comprehensive guide for organizations to achieve and maintain net zero greenhouse gas emissions. The standard establishes a framework with principles, requirements, and guidelines to plan, implement, monitor, and continuously improve a NetZero Management System. It outlines critical aspects like leadership commitment, risk management, lifecycle perspective, and stakeholder engagement. The document also explores strategies for achieving net zero emissions, including energy efficiency measures, renewable energy integration, carbon offset projects, and circular economy practices.
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Generative AI Infrastructure: Scaling and Performance Optimization
- 著者: Anand V
- オリジナル版
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総合評価
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ナレーション
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ストーリー
Generative AI Infrastructure: Scaling and Performance Optimization" is an in-depth exploration of the technical foundations needed to deploy and scale generative AI models efficiently. The book covers the essential components of AI infrastructure, from choosing the right hardware and cloud platforms to optimizing training and inference workloads for performance. Readers will learn about distributed training techniques, GPU/TPU utilization, model compression, and techniques for reducing latency in real-time applications.
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