Отдел новостей 11 октября 2019, 09:24

Facebook открыла библиотеку PyTorch Mobile для запуска нейросетей на мобильных устройствах

Facebook открыла разработчикам доступ к тензорной библиотеке PyTorch Mobile, которая предназначена для развёртывания моделей машинного обучения на устройствах с Android и iOS, пишет VentureBeat.

Новая библиотека вышла вместе с релизом последней версии опенсорсного фреймворка Facebook — PyTorch 1.3, который среди прочего получил поддержку квантования и возможность использовать TPU Google Cloud.

Также Facebook представила новые инструменты Captum для интерпретации ML-моделей и CrypTen для обеспечения приватности в процессе машинного обучения.

PyTorch Mobile вышел в экспериментальном режиме и может видоизмениться к всеобщему релизу стабильной версии. Он будет конкурировать с платформами Core ML 3 от Apple и TensorFLow Lite от Google.

Подробности релиза — в блоге PyTorch.

Работа в ИТ в Беларуси.

1. Заполните анонимную форму — 5 минут.
2. Укажите зарплатные (и другие) ожидания.
3. Выберите желаемую индустрию или область деятельности.
4. Получайте релевантные предложения.

Оставить комментарий

Текст: Отдел новостей Источник: VentureBeat Теги: facebook, pytorch, фреймворки, машинное обучение

Нашли ошибку в тексте-выделите ее и нажмите Ctrl+Enter. Нашли ошибку в тексте-выделите ее и нажмите кнопку «Сообщить об ошибке»."

Сайт компании Вакансии

Размещение рекламы

TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении

Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.