[도서] 101가지 문제로 배우는 딥러닝 허깅페이스 트랜스포머 with 파이토치

2023-07-31 KENNETH 0

[도서] 101가지 문제로 배우는 딥러닝 허깅페이스 트랜스포머 with 파이토치 분야별 신상품 – 국내도서 – 컴퓨터와 인터넷 [도서]101가지 문제로 배우는 딥러닝 허깅페이스 트랜스포머 with 파이토치 조슈아 K. 케이지 저/임선집 역 | 루비페이퍼 | 2023년 08월 판매가 23,400원 (10%할인) | YES포인트 1,300원(5%지급) 트랜스포머스 라이브러리를 활용하는 가장 쉬운 방법! 텍스트 번역?생성부터 음성, 이미지 인식까지 한번에 배운다! 허깅페이스 트랜스포머스(Transformers)는 여러 회사에서 독자적으로 개발한 트랜스포머 모델 Source: [도서] 101가지 문제로 배우는 딥러닝 허깅페이스 트랜스포머 with 파이토치

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USN-6264-1: WebKitGTK vulnerabilities

2023-07-31 KENNETH 0

USN-6264-1: WebKitGTK vulnerabilities Several security issues were discovered in the WebKitGTK Web and JavaScript engines. If a user were tricked into viewing a malicious website, a remote attacker could exploit a variety of issues related to web browser security, including cross-site scripting attacks, denial of service attacks, and arbitrary code execution. Source: USN-6264-1: WebKitGTK vulnerabilities

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USN-6262-1: Wireshark vulnerabilities

2023-07-31 KENNETH 0

USN-6262-1: Wireshark vulnerabilities It was discovered that Wireshark did not properly handle certain NFS packages when certain configuration options were enabled. An attacker could possibly use this issue to cause Wireshark to crash, resulting in a denial of service. (CVE-2020-13164) It was discovered that Wireshark did not properly handle certain GVCP packages. An attacker could possibly use this issue to cause Wireshark to crash, resulting in a denial of service. This issue only affected Ubuntu 20.04 LTS. (CVE-2020-15466) It was discovered that Wireshark did not properly handle certain Kafka packages. An attacker could possibly use this issue to cause Wireshark to crash, resulting in a denial of service. This issue only affected Ubuntu 20.04 LTS. (CVE-2020-17498) It was discovered that Wireshark did not properly handle certain TCP packages containing an invalid 0xFFFF checksum. An attacker could possibly use this issue [ more… ]

Amazon EC2 P5 인스턴스 정식 출시 – NVIDIA H100 Tensor Core GPU 기반 생성형 AI 및 HPC 애플리케이션 가속화

2023-07-31 KENNETH 0

Amazon EC2 P5 인스턴스 정식 출시 – NVIDIA H100 Tensor Core GPU 기반 생성형 AI 및 HPC 애플리케이션 가속화 2023년 3월, AWS와 NVIDIA는 갈수록 복잡해지는 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하고 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 데 최적화되고 최고의 확장성을 갖춘 온디맨드 인공 지능(AI) 인프라를 구축하는 것을 목표로, 다자간 협업을 진행한다고 발표했습니다. AWS는 NVIDIA H100 Tensor Core GPU와 최신 AWS 서비스의 네트워킹 및 확장성을 기반으로 구동되는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) P5 인스턴스를 사전 발표했습니다. 이 인스턴스는 최대 규모의 기계 학습(ML) 모델을 구축하고 훈련하는 데 사용할 수 있는 최대 20엑사플롭스의 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 이번 발표는 클러스터 GPU(cg1) 인스턴스(2010), G2(2013), P2(2016), P3(2017), G3(2017), P3dn(2018), G4(2019), P4(2020), G5(2021), P4de 인스턴스(2022) 등을 거치며 비주얼 컴퓨팅, AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터를 제공해온 지난 10여 년의 AWS와 NVIDIA 간 협업의 산물입니다. ML 모델 크기가 이제 파라미터 수조 개에 이르게 되었다는 점이 무엇보다 주목할 만합니다. 하지만 이러한 복잡성으로 인해 [ more… ]

AWS Entity Resolution 정식 출시 – 앱 및 데이터 스토어 관련 레코드 매칭 워크플로 서비스

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AWS Entity Resolution 정식 출시 – 앱 및 데이터 스토어 관련 레코드 매칭 워크플로 서비스 기업이 성장하면 고객, 비즈니스 또는 제품에 대한 정보가 포함된 레코드는 애플리케이션, 채널 및 데이터 스토어 전반에서 갈수록 세분화되고 사일로화되는 경향이 있습니다. 정보는 다양한 방식으로 수집되기 때문에 도로명 주소(‘5번가’ 및 ‘5가’)와 같이 서로 다르지만 의미상 동일한 데이터가 발생하는 문제도 있습니다. 따라서 관련 레코드를 서로 연결하여 통합된 보기를 만들고 더 나은 인사이트를 도출하기가 쉽지 않습니다. 예를 들어, 기업은 광고 캠페인을 운영하여 개인화된 메시징을 통해 여러 애플리케이션 및 채널에서 소비자에게 다가가고자 합니다. 기업은 불완전하거나 서로 상충되는 정보가 포함된 여러 이질적인 데이터 레코드를 처리해야 하는 경우가 많기 때문에 매칭 프로세스가 어려워집니다. 소매 업계에서 기업은 공급망과 매장 전반에서 재고 관리 단위(SKU), 범용 제품 코드(UPC), 전용 코드 등 이질적인 여러 제품 코드를 사용하는 제품을 매칭해야 합니다. 따라서 정보를 종합적으로 신속하게 분석할 수 없습니다. 이 문제를 해결하는 방법 하나는 여러 데이터베이스와 상호 [ more… ]