게시된 날짜: Oct 12, 2017
오늘, Amazon Web Services와 Microsoft는 Gluon이라고 하는 새로운 딥 러닝 라이브러리를 발표했습니다. 이를 통해 개발자는 엣지 및 모바일 앱에서 클라우드 디바이스용의 복잡한 기계 학습 모델을 모든 스킬 수준에서 프로토타이핑, 빌드, 학습 및 배포할 수 있습니다.
Gluon을 사용하면, 개발자가 단순한 Python API와 일련의 사전 빌드되고 최적화된 신경망 구성 요소를 사용해 기계 학습 모델을 빌드할 수 있습니다. 그러면 학습 성능을 희생시키지 않고도 단순하고 간결한 코드를 사용해 신경망을 보다 간편하게 빌드할 수 있습니다.
대부분의 딥 러닝 프레임워크에서는 개발자가 길고 복잡하여 변경하기 어려운 코드를 사용해 모델 및 알고리즘을 미리 정의해야 합니다. 다른 딥 러닝 도구도 모델 빌드를 간편하게 해주지만, 이 간소화는 학습 성능 저하라는 대가를 치러야 합니다.
Gluon 인터페이스는 두 영역 모두에서 최고 수준을 구현하여 개발자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다.
1. 단순하고 이해하기 쉬운 코드 – 신경망을 빌드하고 학습시키기 위한 전체 세트의 플러그 앤 플레이 빌딩 블록이 제공됩니다. 여기에는 사전 정의된 계층, 최적화 도구 및 이니셜라이저가 포함됩니다.
2. 유연한 구조 – Gluon은 신경망 모델과 학습 알고리즘을 통합하여 개발 프로세스의 유연성을 높여줍니다. 이 유연한 구조 때문에 코드가 직관적이고 디버깅이 용이하며 보다 첨단의 모델을 개발할 가능성이 열립니다.
3. 동적 그래프 – Gluon을 사용하면 원하는 어떤 구조로도 또한 Python의 기본 제어 흐름을 사용하여 즉석에서 빌드할 수 있습니다.
4. 고성능 – 이러한 이점을 학습 속도 희생 없이 모두 누릴 수 있습니다.
Gluon 인터페이스는 현재 딥 러닝 프레임워크 Apache MXNet에서 사용할 수 있으며, 향후 릴리스에서 Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)을 지원할 예정입니다. AWS와 Microsoft에서 Gluon의 레퍼런스 사양을 발표했으므로 다른 딥 러닝 엔진이 인터페이스와 통합될 수 있습니다. Gluon 인터페이스를 시작하려면 https://github.com/gluon-api/gluon-api/로 이동하십시오.