Uber выпустил опенсорсный инструмент, который позволяет тренировать ИИ-модели без необходимости писать код

Uber выпустил открытый инструментарий Ludwig, который позволяет тренировать модели искусственного интеллекта без необходимости писать код, сообщает VentureBeat.

Инструмент призван сделать глубокое обучение более доступным для тех, кто не знаком с ним, и ускорить усовершенствование моделей для профессиональных ML-разработчиков и исследователей. Экспертам он упрощает прототипирование и обработку данных, позволяя сфокусироваться на архитектурах глубокого обучения.

Ludwig включает набор ИИ-архитектур, которые можно комбинировать и создавать модели под конкретную ситуацию. Для запуска тренировки потребуется датасет в формате для представления табличных данных вроде CSV и файл конфигурации в YAML, где прописано, какие колонки первого файла содержат входные данные и целевые выходные переменные. Если выходных переменных несколько, Ludwig учится предсказывать их параллельно. Все обученные модели сохраняются — их можно скачать позже.

Также в Ludwig есть набор утилит командной строки для тренировки, тестирования моделей и получения предсказаний, инструменты для оценки моделей и сравнения их прогнозов с помощью визуализаций, программный интерфейс Python, который позволяет тренировать или загружать модель и применять для получения предсказаний на новых данных. Также он поддерживает распределённое обучение моделей на нескольких GPU и машинах через фреймворк Horovod.

Ludwig построенного на базе фреймворка TensorFlow. По словам Uber, он стал результатом двухлетней работы по оптимизации развёртывания ИИ-систем в прикладных проектах. Компания применяет его для таких задач, как считывание водительских удостоверений, поиск интересных тем в беседах между водителями и пассажирами, предсказание сроков доставки еды и других.