Inserito il: Dec 4, 2017
Oggi AWS ha annunciato il proprio contributo per il lancio della release 1.0 del framework di deep learning Apache MXNet e l'introduzione di una nuova capacità di model serving.
MXNet ora è più facile da utilizzare. La capacità di model serving per i pacchetti MXNet viene eseguita e in pochi secondi, con poche righe di codice, fornisce modelli di deep learning rendendoli accessibili in Internet mediante un endpoint API e semplificandone l'integrazione nelle applicazioni. Scopri di più sul server di modelli e visualizza il codice sorgente, gli esempi di riferimento e i tutorial.
La release 1.0 include una capacità di indicizzazione avanzata che consente agli utenti di eseguire operazioni con le matrici in modo più intuitivo. Questa release include anche funzionalità avanzate come la compressione graduale, che consente agli sviluppatori di programmare modelli fino a cinque volte più veloci, riducendo la larghezza di banda della comunicazione tra i nodi di calcolo senza alcun impatto sulla precisione e sul tasso di convergenza. È inoltre disponibile un nuovo strumento per la conversione del codice di rete neurale scritto con il framework Caffe in codice MXNet, rendendo più semplice per gli sviluppatori sfruttare la scalabilità e le prestazioni di MXNet.
Iniziare a usare MXNet è facile. Per ulteriori informazioni sulla nuova interfaccia Gluon per il deep learning di MXNet, fai riferimento a questo set completo di tutorial, che spazia dall'introduzione al deep learning all'implementazione di modelli di rete neurali all'avanguardia.