Moderne Frameworks machen den Großrechner zur leistungsfähigen Plattform für KI-Anwendungen. Die Kluft liegt nicht in der Technik, sondern ganz woanders.
DIY-KI Auch größere KI-Modelle können auf kleiner Hardware laufen. Wir erklären die Techniken, mit denen Metas Llama 2 auf den Raspberry Pi kommt, und zeigen: Die Praxis ist kompliziert.
Ein großer Fan von Nvidias GPGPU-API ist der bekannte CPU-Architekt offensichtlich nicht. Aber auch für x86 hat der Co-Autor der x86-64 Spezifikation nicht nur Liebe übrig.
Gradio ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der man schnell und einfach eine Webanwendung für Python-Applikationen - wie zum Beispiel ML-Modelle - erstellen kann. Wir erklären, wie.
Die ersten Schritte bei der Arbeit mit maschinellem Lernen können entmutigend sein. Wir helfen beim Einstieg und programmieren mit ML.NET ein Beispiel zur Objekterkennung auf Bildern.
Bioinformatiker und Data Scientists sind Schlüsselfiguren in der Analyse und Interpretation komplexer biologischer Daten. Wir zeigen, womit sie im Alltag arbeiten.
Kaum ein Hersteller hat eine derartige Macht über die KI-Industrie, wie Nvidia. Doch die Konkurrenz schläft nicht und könnte bald ein Wörtchen mitreden.
Für seinen ersten eigenen Smartphone-Chip liefert Google ausschließlich Erwartbares und dämpft damit sämtliche Hoffnungen an besseren Support und gute Linux-Treiber.
Die Werkzeugsammlung Kubeflow soll es einfach ermöglichen, komplizierte Machine-Learning-Aufgaben mit Kubernetes aufzusetzen. Das Projekt erreicht nun die wichtige Version 1.0.
Mehrere Google-Forscher überlegen in einer Abhandlung, wie sich der Bau von Intermediate Representations (IR) für domänenspezifische Programmiersprachen vereinfachen lässt. Das könnte große Auswirkungen auf den Compilerbau von LLVM haben.
Open-Source-Entwickler haben auf der Fosdem die Open Food Facts vorgestellt - ein Wikipedia-artiges Projekt, das Informationen zu Lebensmitteln sammelt und bewertet. Aber auch darüber hinaus ist die Landwirtschaft ein Thema für die Entwickler.
