OpenAI has acquired AI startup Neptune, known for its model-training tracking and optimization tools, to enhance its training pipelines for ChatGPT and other large language models. With a $500B valuation and potential $1T IPO, the acquisition positions OpenAI for market dominance in enterprise and consumer AI.
#OpenAI #NeptuneAI #AIAcquisition #ChatGPT #LargeLanguageModels #techi
Read Full Article:- https://www.techi.com/openai-acquires-neptune-to-enhance-ai-model-training/
OpenAI is set to acquire Neptune, the platform that streamlines AI model training and decision‑making pipelines. With leaders Jakub Pachocki and Piotr Niedźwiedź at the helm, the deal promises faster, more efficient training cycles and smarter deployment. Curious how this could reshape the AI landscape? Read on. #OpenAI #NeptuneAI #ModelTraining #DecisionMaking
🔗 https://aidailypost.com/news/openai-acquire-neptune-speed-ai-model-training-decisionmaking
OpenAI Acquires Neptune.ai to Secure AI Research Stack, Ends External Service
#OpenAI #AI #MachineLearning #MLOps #NeptuneAI #AIResearch #MergersAndAcquisitions #DataScience #DeepLearning
[Перевод] Автоматизация управления ML-экспериментами с помощью СI/CD
ML‑эксперименты, по своей природе, полны неопределённости и сюрпризов. Небольшие изменения могут вести к огромным улучшениям, но иногда даже самые хитрые уловки не дают результатов. В любом случае — успешная работа в сфере машинного обучения держится на систематическом применении итеративного подхода к экспериментам и на исследовании моделей. Именно здесь ML‑специалисты часто сталкиваются с беспорядком. Учитывая то, как много путей они могут избрать, им тяжело бывает удержать в поле зрения то, что они уже попробовали, и то, как это отразилось на эффективности работы моделей. Более того — ML‑эксперименты могут требовать много времени. С ними сопряжён риск пустой траты денег на повторные запуски тех экспериментов, результаты которых уже известны. С помощью трекера экспериментов, вроде neptune.ai , можно скрупулёзно логировать сведения об экспериментах и сравнивать результаты разных попыток. Это позволяет выяснять то, какие настройки гиперпараметров и наборы данных вносят положительный вклад в эффективность работы моделей. Но запись метаданных — это лишь половина секрета успешного ML‑моделирования. Нужно ещё иметь возможность проведения экспериментов таким образом, который позволяет быстро получать нужные результаты. Многие команды дата‑сайентистов, в основе рабочих процессов которых лежит система Git, сочли CI/CD‑платформы идеальным решением. В этой статье мы исследуем вышеописанный подход к управления ML‑экспериментами и поговорим о том, в каких ситуациях его применение оправдано. Мы уделим основное внимание платформе GitHub Actions — системе, интегрированной в GitHub. Но освещённые здесь идеи применимы и к другим CI/CD‑фреймворкам. TL;DR под катом .
https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/836908/
#Машинное_обучение #разработка #ML #СI/CD #neptuneai #python
