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AWS帮助构建ONNX开源AI平台

2017-12-12 09:55:26作者:周其稿源:linuxinsider

AWS 最近成为深度学习社区的开放式神经网络交换 Open Neural Network Exchange(ONNX)协作的最新技术公司,在无障碍和可互操作的环境中推出人工智能。Facebook 和微软领导了这一合作。

作为该合作的一部分,AWS 将其深度学习框架 Python 软件包 ONNX-MxNet 开源,该框架提供跨多种语言的应用程序编程接口,包括Python,Scala和开源统计软件R。

ONNX 格式将帮助开发人员构建和培训其他框架的模型,包括PyTorch,Microsoft认知工具包或Caffe2,AWS深度学习工程经理Hagay Lupesko和软件开发人员Roshani Nagmote上周在一篇在线帖子中写道:它可以让开发人员将这些模型导入MXNet,并将它们运行推理。

 

对开发人员的帮助

今年夏天,Facebook和微软推出了ONNX,以支持人工智能发展共享模式的互操作性。微软承诺其Cognitive Caffe2和PyTorch支持ONNX。

微软表示,这种合作使得 Cognitive Toolkit 和其他框架使开发人员更容易构建和运行神经网络的计算图。

ONNX代码和文档已经在 GitHub 上。

AWS帮助构建ONNX开源AI平台

AWS 和微软上个月宣布了在 Apache MXNet 上的一个新 Gluon 接口的计划,该计划允许开发人员构建和学习深度学习模型。

“Gluon 是他们正试图与谷歌的Tensorflow竞争的合作伙伴关系的延伸。”Tractica 的研究总监 Aditya Kaul 说到。

他告诉LinuxInsider,“谷歌从这个疏忽是相当明显的,但这也说明了他们在市场上的主导地位。

Kaul表示:“Tensorflow是开源的,所以开源并不是什么大问题,这也是其他的生态系统和谷歌竞争的结果。”

根据AWS的说法,本月早些时候,Apache MXNet社区推出了 MXNet 的 0.12 版本,它扩展了 Gluon 的功能,以便进行新的尖端研究。它的新功能之一是变化 dropout,它允许开发人员应用 dropout 技术缓解递归神经网络中的过拟合。

 

框架 - 中立的方法

Tirias Research 首席分析师Paul Teich表示:“无论哪个框架产生了一个模型,这看起来都是推理的好方法。他告诉LinuxInsider:“这是一种框架中立的推理方式。”

Teich指出,像AWS,微软等云提供商在客户的压力下可以在一个网络上进行训练,同时在另外一个网络上进行人工智能开发。他表示:“我认为这是这些供应商检查互操作性框架的基本方式。”

Tractica的Kaul指出:“框架互操作性是一件好事,这会帮助开发人员确保他们建立在MXNet或Caffe或CNTK上的模型可以互相操作。

至于这种互操作性如何适用于现实世界,Teich指出,诸如自然语言翻译或语音识别等技术需要将 Alexa 的语音识别技术打包并交付给另一个开发人员的嵌入式环境。

 

谢谢,开源

ThinkStrategies 董事总经理杰夫·卡普兰(Jeff Kaplan)表示:“尽管存在竞争差异,但这些公司都认识到,他们在开源运动所带来的软件开发取得了巨大进步。

他告诉LinuxInsider:“开放式神经网络交换机(ONNX)致力于在人工智能方面产生类似的优势和创新。

越来越多的大型科技公司已经宣布了使用开源技术来加快AI协作开发的计划,以便创建更加统一的开发和研究平台。

AT&T几周前宣布与TechMahindra和Linux基金会合作推出Acumos项目的计划。该平台旨在开拓电信,媒体和技术方面的合作。

 

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