Publicado: Dec 4, 2017
Hoje, a AWS anunciou contribuições para a importante versão 1.0 da estrutura de aprendizagem profunda Apache MXNet, bem como a introdução de uma nova capacidade de serviço de modelo.
MXNet agora está mais fácil de usar. A capacidade de serviço de modelo para MXNet empacota, executa e serve modelos de aprendizagem profunda com apenas algumas linhas de código, tornando-as acessíveis pela internet por meio de endpoint de API e, portanto, fáceis de integrar em aplicativos. Saiba mais sobre o servidor modelo e visualize o código-fonte, exemplos de referência e tutoriais.
A versão 1.0 inclui uma capacidade de indexação avançada que permite aos usuários executar operações de matriz de forma mais intuitiva. Esta versão também inclui recursos de ponta, como a compactação em gradiente, que permite que os desenvolvedores treinem modelos até cinco vezes mais rápidos, reduzindo a largura de banda de comunicação entre nós de computação sem perda de taxa de convergência ou precisão. Há também uma nova ferramenta para converter código de rede neural criado com a estrutura Caffe para o código MXNet, tornando mais fácil para os desenvolvedores aproveitar a escalabilidade e o desempenho do MXNet.
Começar a usar o MXNet é simples. Para saber mais sobre a nova interface Gluon para aprendizagem profunda do MXNet, consulte este conjunto de tutoriais completo que cobre tudo, desde uma introdução à aprendizagem profunda à implementação de modelos de rede neural de ponta.