Publié le: Dec 4, 2017
Aujourd'hui, AWS a annoncé des contributions à la version Milestone 1.0 de l'infrastructure d'apprentissage profond Apache MXNet, ainsi que l'introduction d'une nouvelle fonctionnalité de service de modèle.
MXNet est désormais plus facile à utiliser. La fonctionnalité de service de modèle pour les packages MXNet exécute et sert des modèles d'apprentissage profond en quelques secondes avec seulement quelques lignes de code, en rendant ces modèles accessibles sur Internet via un point de terminaison d'API, et en facilitant ainsi leur intégration à des applications. Apprenez-en plus sur le serveur de modèle, et consultez le code source, des exemples de référence et des didacticiels.
La version 1.0 inclut une fonctionnalité d'indexation avancée qui permet aux utilisateurs d'effectuer des opérations de matrice de façon plus intuitive. Cette version comprend également des fonctions de pointe, comme la compression de gradient qui permet aux développeurs de former des modèles jusqu'à cinq fois plus vite, en réduisant la bande passante de communication entre les nœuds de calcul sans perte de taux de convergence ou de précision. Elle comprend également un nouvel outil pour convertir le code de réseau neuronal écrit avec l'infrastructure Caffe en code MXNet, ce qui permet aux développeurs de profiter plus facilement de la scalabilité et des performances de MXNet.
La mise en route de MXNet est simple. Pour en savoir plus sur la nouvelle interface Gluon pour l'apprentissage profond MXNet, vous pouvez vous reporter à cet ensemble complet de didacticiels qui couvrent tous les sujets, depuis une présentation de l'apprentissage profond à la façon d'implémenter des modèles de réseau neuronal de pointe.