Отдел новостей 27 марта 2020, 15:57

Uber и OpenAI представили фреймворк для распределённого обучения нейросетей

Исследователи Uber AI и OpenAI представили фреймворк Fiber для эффективной разработки и распределённого обучения AI-моделей, пишет VentureBeat.

Оставить комментарий

Исследователи Uber AI и OpenAI представили фреймворк Fiber для эффективной разработки и распределённого обучения AI-моделей, пишет VentureBeat.

Платформа предназначена для таких методов ML, как обучение с подкреплением и популяционное обучение нейросетей. По словам исследователей, Fiber упрощает проведение масштабных параллельных вычислений без необходимости в специальном оборудовании.

Простой в изучении и использовании фреймворк совместим с Linux, версиями Python от 3.6 и Kubernetes. Как говорят создатели, Fiber позволяет распределить процесс работы с моделями на сотни и даже тысячи серверов, а также он превосходит другие фреймворки по надёжности, эффективности и гибкости.

Исходный код библиотеки доступен на Github. Документация размещена здесь.

Оставить комментарий

Текст: Отдел новостей Фото: Fiber Источник: VentureBeat Теги: openai, uber, машинное обучение, фреймворки

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.