投稿日: Dec 4, 2017
本日、AWS は Apache MXNet ディープラーニングフレームワークのマイルストーン 1.0 リリースへの貢献と新しいモデル提供機能の導入を発表しました。
MXNet は利用しやすくなりました。MXNet のモデル提供機能では、数行のコードを使用してわずか数秒でディープラーニングモデルをパッケージ、実行、提供できます。それらのモデルは、API エンドポイントからインターネット経由でアクセス可能なため、アプリケーションに簡単に統合できます。こちらでモデルサーバーの詳細、ソースコード、参考例、チュートリアルをご覧ください。
1.0 リリースには、ユーザー向けに、より直観的な方法でマトリックスオペレーションを実行できる詳細インデックス作成機能が含まれています。また、開発者向けに、モデルのトレーニングを最大 5 倍高速化し、収束率や精度を損なうことなくコンピューティングノード間の通信帯域幅を縮小できる Gradient Compression など、最先端の機能も含まれています。さらに、Caffe フレームワークで記述されたニューラルネットワークコードを MXNet コードに変換するための新しいツールも用意されており、開発者は MXNet のスケーラビリティとパフォーマンスをより簡単に活用できます。
MXNet の利用開始は簡単です。MXNet ディープラーニングの新しい Gluon インターフェイスの詳細については、この包括的な一連のチュートリアルをご覧ください。これらのチュートリアルでは、ディープラーニングの概要から最先端のニューラルネットワークモデルを実装する方法まで紹介しています。