張貼日期: Dec 4, 2017
AWS 今日宣布針對 Apache MXNet 深度學習架構的 1.0 里程碑版本提供內容，並推出新的模型服務功能。
MXNet 如今變得更簡單好用，MXNet 模型服務功能只要使用幾行程式碼，就能在短短幾秒鐘內封裝、執行和服務深度學習模型，並透過 API 終端節點，讓模型能夠從網際網路存取，輕鬆整合至應用程式。進一步了解模型伺服器，並檢視原始碼、參考範例與教學課程。
1.0 版包含了進階的索引編製功能，讓使用者能以更直覺化的方式來進行矩陣操作。此版本也包含了梯度壓縮等先進的功能，可讓開發人員以快上五倍的速度來訓練模型，並減少運算節點之間的通訊頻寬，而不會影響收斂速度或準確度。另外也有一項新的工具，可用來將使用 Caffe 架構所撰寫的神經網路程式碼，轉換為 MXNet 程式碼，讓開發人員能夠更輕鬆地善用 MXNet 的擴充性與效能。
MXNet 的入門很簡單。若要進一步了解 MXNet 深度學習的新 Gluon 介面，您可以參考這份全套教學課程，課程包含了簡介、深度學習及如何建置先進的神經網路模型等完整內容。