Изучение платформ искусственного интеллекта: использование последних достижений для улучшения работы

Фреймворки искусственного интеллекта (ИИ) играют решающую роль в разработке и развертывании моделей и приложений ИИ. Поскольку ИИ продолжает развиваться, постоянно разрабатываются новые фреймворки, предлагающие улучшенные возможности и эффективность. В этой статье мы рассмотрим последние достижения в области ИИ и то, как они могут принести пользу вашей работе.

Заголовок 1: TensorFlow

TensorFlow — одна из самых популярных сред ИИ, получившая широкое распространение. Он предоставляет комплексную экосистему для создания и развертывания моделей машинного обучения. Некоторые ключевые улучшения в TensorFlow включают:

TensorFlow 2.0: TensorFlow 2.0 представил более интуитивно понятный и удобный API, упрощающий разработчикам создание и обучение моделей. Он также подчеркнул интеграцию Keras, высокоуровневого API нейронных сетей, который упрощает разработку моделей.

TensorFlow Extended (TFX): TFX — это готовая к производству платформа, построенная на основе TensorFlow, специально разработанная для масштабного развертывания конвейеров машинного обучения. Он предоставляет инструменты и компоненты для проверки данных, обучения моделей, обслуживания и мониторинга, обеспечивая эффективные сквозные рабочие процессы машинного обучения.

Заголовок 2: PyTorch

PyTorch — еще одна популярная инфраструктура искусственного интеллекта, известная своим динамическим графиком вычислений и гибкостью. Он приобрел популярность благодаря простоте использования и сильной поддержке сообщества. Недавние достижения в PyTorch включают:

TorchScript: TorchScript позволяет сериализовать и оптимизировать модели PyTorch для эффективного развертывания в производственных средах. Это позволяет разработчикам экспортировать модели в переносимый формат, делая их доступными на разных платформах и платформах.

TorchServe: TorchServe — это специфичная для PyTorch библиотека обслуживания моделей, которая упрощает развертывание моделей PyTorch для логического вывода. Он предоставляет такие функции, как обслуживание нескольких моделей, автоматическое масштабирование и мониторинг, что позволяет легко интегрировать модели PyTorch в производственные системы.

Заголовок 3: ONNX

Open Neural Network Exchange (ONNX) — это платформа искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, ориентированная на взаимодействие между различными платформами глубокого обучения. Это позволяет обучать модели в одной среде и развертывать в другой. Заметные достижения в ONNX включают:

ONNX Runtime: ONNX Runtime — это высокопроизводительный движок для эффективного выполнения моделей ONNX. Он обеспечивает оптимизацию для различных аппаратных платформ, позволяя быстрее и эффективнее делать выводы на разных устройствах.

Зоопарк моделей ONNX: Зоопарк моделей ONNX предлагает коллекцию предварительно обученных современных моделей в формате ONNX. Этот ресурс экономит время и усилия разработчиков, предоставляя готовые к использованию модели для различных задач, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и обработка естественного языка.

Заголовок 4: TensorFlow.js

TensorFlow.js привносит мощь TensorFlow в экосистему JavaScript, позволяя запускать приложения ИИ непосредственно в браузере или на Node.js. Последние улучшения в TensorFlow.js включают:

Layers API: Layers API в TensorFlow.js позволяет разработчикам создавать и обучать модели глубокого обучения, используя высокоуровневый API, аналогичный Keras. Это упрощает процесс разработки и делает его доступным для более широкой аудитории.

Преобразование модели: TensorFlow.js предоставляет инструменты для преобразования предварительно обученных моделей из TensorFlow и Keras в форматы, которые можно использовать в браузере или Node.js. Это упрощает использование существующих моделей и развертывание их в веб-приложениях.

Заголовок 5: Эффективные фреймворки ИИ

Эффективные фреймворки ИИ привлекли внимание из-за того, что они сосредоточены на сжатии моделей, оптимизации и развертывании на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны, периферийные устройства и встроенные системы. Некоторые известные эффективные структуры искусственного интеллекта включают:

TensorFlow Lite: TensorFlow Lite — это облегченная версия TensorFlow, специально разработанная для мобильных и периферийных устройств. Он обеспечивает эффективное развертывание моделей машинного обучения с оптимизацией для сред с ограниченными ресурсами, позволяя запускать приложения ИИ непосредственно на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью.

PyTorch Mobile: PyTorch Mobile предоставляет платформу для развертывания моделей PyTorch на мобильных устройствах. Он фокусируется на методах оптимизации моделей, таких как квантование и сокращение, для уменьшения размера модели и повышения скорости логического вывода, что делает его идеальным для мобильных приложений.

Заголовок 6: Платформы AutoML

Фреймворки AutoML призваны автоматизировать процесс разработки модели машинного обучения, сделав его более доступным для неспециалистов. Эти платформы обеспечивают автоматическую разработку функций, настройку гиперпараметров и выбор модели. Известные платформы AutoML включают:

AutoKeras: AutoKeras — это платформа AutoML с открытым исходным кодом, построенная на основе Keras и TensorFlow. Он автоматизирует процесс поиска модели, выполняя поиск нейронной архитектуры (NAS), чтобы найти оптимальную архитектуру модели для данной задачи, упрощая процесс разработки модели.

H2O.ai: H2O.ai предлагает платформу AutoML, которая автоматизирует различные этапы конвейера машинного обучения, включая подготовку данных, выбор модели и настройку гиперпараметров. Он предоставляет интуитивно понятный интерфейс как для начинающих, так и для экспертов для создания высокопроизводительных моделей машинного обучения.

Заключение

Структуры ИИ продолжают развиваться, предоставляя разработчикам и исследователям мощные инструменты для создания, развертывания и оптимизации моделей ИИ. От устоявшихся фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch, до ориентированных на взаимодействие фреймворков, таких как ONNX, — эти усовершенствования предлагают улучшенное удобство использования, эффективность и варианты развертывания.

Эффективные фреймворки AI и AutoML удовлетворяют особые потребности, такие как развертывание моделей на устройствах с ограниченными ресурсами и автоматизация процесса разработки моделей соответственно. Эти фреймворки позволяют предприятиям более эффективно и продуктивно использовать преимущества ИИ.

Если вы будете в курсе последних достижений в области ИИ-фреймворков и выберете фреймворк, подходящий для ваших конкретных потребностей, это может значительно улучшить вашу работу, повысить производительность и ускорить разработку и развертывание приложений ИИ.

Не забывайте учитывать такие факторы, как поддержка сообщества, документация и совместимость с существующей инфраструктурой при выборе ИИ-фреймворка. Использование этих достижений позволяет предприятиям использовать технологии искусственного интеллекта и внедрять инновации в различных отраслях.