Uber и OpenAI представили фреймворк для распределённого обучения нейросетей

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.