मार्च 2024 नए रिलीज़ से अपडेट पढ़ें, मीडियापाइप एलएलएम इंफरेंस एपीआई (प्रायोगिक) के साथ डिवाइस पर एलएलएम चलाएं, जानें कि एमएल परिचालन लागत को कैसे कम कर सकता है, और बहुत कुछ।
| | TensorFlow 2.16 में नया क्या है |
| | अपडेट में विंडोज पर टेंसरफ्लो सीपीयू व्हील्स के निर्माण के लिए डिफ़ॉल्ट कंपाइलर के रूप में क्लैंग, डिफ़ॉल्ट संस्करण के रूप में केरास 3, पायथन 3.12 के लिए समर्थन, और बहुत कुछ शामिल है! |
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| | | | गूगल I/O वापस आ गया है! | | 14 मई को ऑनलाइन हमसे जुड़ें और AI तथा Google के सभी नवीनतम डेवलपर टूल के साथ नई संभावनाओं की खोज करें, उन्हें नया रूप दें और उन्हें अनलॉक करें। | |
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| | | टोकोपीडिया ने पहचान सत्यापन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके परिचालन लागत कैसे कम की | | टोकोपीडिया की टीम ने विक्रेता ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया के दौरान छह प्रमुख बिंदुओं के साथ उपयोगकर्ता के चेहरे का पता लगाने के लिए मीडियापाइप और टेन्सरफ्लो.जेएस की फेस डिटेक्शन लाइब्रेरी का उपयोग करने का निर्णय लिया। | |
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| | | मीडियापाइप और टेन्सरफ्लो लाइट के साथ डिवाइस पर बड़े भाषा मॉडल चलाएँ | | नए प्रायोगिक मीडियापाइप एलएलएम इंफरेंस एपीआई में प्रदर्शन अनुकूलन जैसे कि क्वांटाइजेशन, कैशिंग और वेट शेयरिंग शामिल हैं, ताकि कम विलंबता के साथ वेब, एंड्रॉइड और आईओएस पर एलएलएम चलाया जा सके। | |
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| | | KerasNLP और KerasCV के साथ अनुप्रयुक्त ML सीखें | | नए वीडियो देखें जिनमें बताया गया है कि निम्नलिखित अनुप्रयोगों के लिए KerasNLP और KerasCV लाइब्रेरी का उपयोग कैसे करें: | | |
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| | | क्रोइसैंट के साथ डेटासेट ढूंढना और उपयोग करना आसान बनाएं | | क्रोइसैंट मेटाडेटा को परिभाषित करने के लिए TensorFlow Datasets CrossaintBuilder का उपयोग करें, यह एक ऐसा प्रारूप है जो schema.org संरचना पर आधारित है और संसाधन फ़ाइल विवरण, डेटा संरचना और डिफ़ॉल्ट ML अर्थ विज्ञान को एक ही फ़ाइल में संयोजित करता है। | |
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