Отдел новостей 3 октября 2018, 14:51

Фреймворк машинного обучения PyTorch 1.0 получил улучшенную интеграцию с облачными сервисами

Обновлённый фреймворк машинного обучения PyTorch 1.0 стал доступен в версии превью для разработчиков. Инструмент получил улучшенную интеграцию с облачными сервисами Google Cloud, AWS и Azure, пишет VentureBeat.

Кроме этого, Google и Facebook совместно работают над созданием TPU (специализированных чипов для нейронных сетей) с поддержкой PyTorch. А виртуальные машины Google Cloud для глубинного обучения получат готовые образы для PyTorch 1.0. Похожими возможностями разработчиков обеспечат также Amazon Web Services и Microsoft Azure.

Поддержку PyTorch внедряют и производители чипов ARM, Nvidia и Qualcomm.

По теме

Все материалы по теме

Обновление до PyTorch 1.0 впервые анонсировали на майской конференции F8, пообещав доступ к натренированным моделям, большему числу инструментов и библиотек — для увеличения гибкости инструмента. Впервые фреймворк появился в публичном доступе в январе 2017-го. За прошедшее время его скачали более миллиона раз.

Кроме этого, Udacity вскоре представит бесплатный онлайн-курс по использованию PyTorch, а fast.ai выпустили открытую библиотеку глубинного обучения, построенную на базе PyTorch.

О запуске PyTorch 1.0 заявили на первой посвящённой фреймворку ежегодной конференции в Сан-Франциско.

Оставить комментарий

Текст: Отдел новостей Фото: VentureBeat Источник: dev.by Теги: машинное обучение, фреймворки, pytorch, нейронные сети, облачные сервисы

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.