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.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.