Max Home IndustryВ совместном заявлении Amazon и Microsoft было объявлено о новом интерфейсе глубокого обучения с открытым исходным кодом Gluon, который позволит разработчикам более легко и быстро создавать модели машинного обучения.
Объясняя необходимость этого интерфейса, в объявлении говорится:
Механизмы глубокого обучения, такие как Apache MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit и TensorFlow, появились, чтобы помочь оптимизировать и ускорить процесс обучения. Однако эти механизмы требуют, чтобы разработчики заранее определяли модели и алгоритмы, используя длинный и сложный код, который трудно изменить. Другие инструменты глубокого обучения упрощают построение моделей, но эта простота может быть достигнута за счет более низкой производительности обучения.
Интерфейс Gluon дает разработчикам лучшее из обоих миров — краткий, простой для понимания программный интерфейс, который позволяет разработчикам быстро создавать прототипы и экспериментировать с моделями нейронных сетей, а также метод обучения, который минимально влияет на скорость базового движка. Разработчики могут использовать интерфейс Gluon для создания нейронных сетей на лету и для динамического изменения их размера и формы. Кроме того, поскольку интерфейс Gluon объединяет алгоритм обучения и модель нейронной сети, разработчики могут выполнять обучение модели поэтапно. Это означает, что нейронные сети намного проще отлаживать, обновлять и повторно использовать.
Согласно README на GitHub, где он открыт под лицензией Apache 2:
Спецификация Gluon API — это попытка повысить скорость, гибкость и доступность технологии глубокого обучения для всех разработчиков, независимо от выбранной ими среды глубокого обучения. Gluon API предлагает гибкий интерфейс, который упрощает процесс создания прототипов, построения и обучения моделей глубокого обучения без ущерба для скорости обучения. Он предлагает четыре очевидных преимущества:
Простой и понятный код: Gluon предлагает полный набор готовых к работе строительных блоков нейронной сети, включая предопределенные слои, оптимизаторы и инициализаторы.
Гибкая, императивная структура: Gluon не требует жесткого определения модели нейронной сети, а скорее сближает алгоритм обучения и модель, чтобы обеспечить гибкость в процессе разработки.
Динамические графики: Gluon позволяет разработчикам определять модели нейронных сетей, которые являются динамическими, что означает, что они могут быть построены на лету, с любой структурой и с использованием любого встроенного потока управления Python.
Высокая производительность: Gluon обеспечивает все вышеперечисленные преимущества, не влияя на скорость обучения, которую обеспечивает базовый движок.
Интерфейс Gluon в настоящее время работает с платформой глубокого обучения Apache MXNet и будет поддерживать Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) в следующем выпуске. Эталонная спецификация Gluon была опубликована, поэтому другие механизмы глубокого обучения могут быть интегрированы с интерфейсом.
Объясняя природу проекта с открытым исходным кодом и сотрудничество с Microsoft, Свами Сивасубраманян, вице-президент Amazon AI, заявляет:
«Потенциал машинного обучения может быть реализован только в том случае, если он доступен всем разработчикам. Сегодняшняя реальность такова, что для создания и обучения моделей машинного обучения требуется много тяжелой работы и специальные знания. Мы создали интерфейс Gluon, поэтому создание нейронных сетей и обучающих моделей может быть таким же простым, как создание приложения. Мы надеемся на наше сотрудничество с Microsoft в дальнейшем развитии интерфейса Gluon для разработчиков, заинтересованных в упрощении использования машинного обучения ».
Корпоративный вице-президент Microsoft по искусственному интеллекту и исследованиям Microsoft Эрик Бойд так прокомментировал альянс между AWS и Microsoft по поводу Gluon:
«Мы считаем, что для отрасли важно работать вместе и объединять ресурсы для создания технологий, которые принесут пользу более широкому сообществу. Машинное обучение способно изменить то, как мы работаем, взаимодействуем и общаемся. Чтобы это произошло, нам нужно исправить инструменты в надежных руках, и интерфейс Gluon — шаг в этом направлении ».
Как мы сообщали в прошлом месяце, Microsoft уже предприняла аналогичный шаг, объединив усилия с Facebook в другой инициативе ИИ с открытым исходным кодом, формате Open Neural Network Exchange (ONNX), который помогает разработчикам переключаться между различными структурами ИИ, обеспечивая расширяемые вычисления. модель графа, а также определения встроенных операторов и стандартных типов данных.
Microsoft и Amazon уже работают вместе в сфере ИИ — в августе они предприняли совместные усилия, чтобы их соответствующие помощники Cortana и Alexa могли общаться друг с другом.
Общим фактором с этими совместными предприятиями может быть попытка идти впереди, в ногу со временем или хотя бы на том же уровне, что и Google, который благодаря своим поисковым возможностям, TensorFlow и Deep Mind может доминировать над ИИ. С другой стороны, и Gluon, и ONNX являются расширяемыми, поэтому Google может присоединиться к ним.