Last updated: 2026/01/09 07:00
PyTorch 2.9では、Intel GPU上でのFlexAttention最適化が紹介されています。最新のLLMフレームワークは、Grouped Query AttentionやMulti-Query Attentionなどの注意メカニズムを採用しており、これにより精度とパフォーマンスのバランスが取られています。FlexAttentionは、ユーザー定義のscore_modとmask_modを受け入れ、torch.compileを使用して効率的なFlashAttentionカーネルを自動生成します。FlexAttentionは、HuggingFaceやvLLMなどのプロジェクトで広く採用されており、最新のLLMモデルへの迅速な適応を可能にします。Intel GPU上でのFlexAttentionは、PyTorchの標準GPU動作に合わせており、異なるGPU間での一貫したパフォーマンスを提供します。Triton XPUを使用することで、Intel GPU上でのTritonカーネルの実行が可能になり、FlexAttentionの最適化が実現されています。 • 最新のLLMフレームワークは注意メカニズムを採用し、精度とパフォーマンスのバランスを取る。 • FlexAttentionはユーザー定義のscore_modとmask_modを使用し、効率的なFlashAttentionカーネルを自動生成する。 • FlexAttentionはHuggingFaceやvLLMなどで広く採用され、最新のLLMモデルへの迅速な適応を可能にする。 • Intel GPU上でのFlexAttentionはPyTorchの標準GPU動作に合わせており、一貫したパフォーマンスを提供する。 • Triton XPUを使用することで、Intel GPU上でのTritonカーネルの実行が可能になる。
This two-part series explores Flo Health's journey with generative AI for medical content verification. Part 1 examines our proof of concept (PoC), including the initial solution, capabilities, and early results. Part 2 covers focusing on scaling challenges and real-world implementation. Each article stands alone while collectively showing how AI transforms medical content management at scale.
This post shows an automated PII detection and redaction solution using Amazon Bedrock Data Automation and Amazon Bedrock Guardrails through a use case of processing text and image content in high volumes of incoming emails and attachments. The solution features a complete email processing workflow with a React-based user interface for authorized personnel to more securely manage and review redacted email communications and attachments. We walk through the step-by-step solution implementation procedures used to deploy this solution. Finally, we discuss the solution benefits, including operational efficiency, scalability, security and compliance, and adaptability.
Observe.ai developed the One Load Audit Framework (OLAF), which integrates with SageMaker to identify bottlenecks and performance issues in ML services, offering latency and throughput measurements under both static and dynamic data loads. In this blog post, you will learn how to use the OLAF utility to test and validate your SageMaker endpoint.
