Dose TensorFlow do Google vai fonte aberta para grande escala a criação do modelo de aprendizagem de máquina

Google lançou TensorFlow Servir à comunidade de código aberto, uma adição fresca para o software de aprendizado de computador para projetos de modelagem em larga escala.

Na terça-feira, engenheiro do Google Software Noah Fiedel disse em um post no blog do software é um sistema que serve de alto desempenho para os modelos de aprendizado de máquina, especialmente para ambientes de produção.

TensorFlow é software de aprendizado de máquina usada em aplicações bem conhecidas, tais como o Google Fotos e Google Translate, bem como Resposta inteligente na Caixa de entrada e o reconhecimento de voz no principal aplicativo do Google.

As capacidades do software pode também transcendem recursos bolt-on para tais aplicações. De acordo com o Google, a tecnologia pode ser utilizado por pesquisadores que necessitam analisar conjuntos de dados complexos.

software de aprendizado de máquina, no entanto, apresenta uma série de desafios. Problemas ligados à implementação de software de aprendizado de máquina incluem os custos de manutenção elevados, dependência de dados e feedback escondidos laços.

Em novembro, a empresa sediada na Califórnia Mountain View, delineou planos para abrir-fonte do sistema de aprendizagem de máquina TeslaFlow, que poderia ser usado por desenvolvedores para melhorar o software que aproveita o poder da rede neural.

No entanto, há um outro viés a considerar – a divulgação de tal software de fonte aberta, mais desenvolvedores podem tornar-se interessado em aperfeiçoar a tecnologia em expansão – o que pode, por sua vez, levar a novas startups ou o surgimento de talento neste campo, de que empresas como o Google é provável que esteja interessado em melhorar a sua própria gama de produtos.

TensorFlow foi liberado sob uma licença Apache 2.0 e foi projetado para PCs e smartphones tradicionais. TensorFlow servir, no entanto, está melhor equipado para a execução de múltiplos modelos em grandes escalas “, que mudam ao longo do tempo com base em dados do mundo real,” de acordo com Fiedel.

Estes modelos podem incluir a gestão do ciclo de vida, experiências algoritmo ou modelos desenvolvidos para a gestão de recursos GPU.

O software permite aos usuários implantar novos modelos e experimentos executados no mesmo servidor arquitetura e API, e funciona melhor com a integração TensorFlow. A tecnologia permite que diferentes condutas, modelos e projetos para serem executados ao mesmo tempo que as atualizações são disponibilizadas, conforme mostrado abaixo

TensorFlow Servir, escrito em C ++, também foi lançado sob a licença Apache 2.0 e suporta os sistemas operacionais Linux.

TensorFlow Serving introduz uma sobrecarga mínima “, diz o Google.” Em nossos benchmarks que recodificados ~ 100.000 consultas por segundo (QPS) por núcleo em um 16 vCPU Intel Xeon E5 máquina de 2,6 GHz, excluindo gRPC eo tempo de processamento de inferência TensorFlow.

Os usuários interessados ​​podem clonar o código do GitHub.

Google está longe de ser a única empresa que olha para a aprendizagem de máquina para melhorar seus produtos. Facebook código aberto sua própria marca de software de aprendizagem de máquina em novembro do ano passado, e Microsoft seguido em janeiro com o apertar de código aberto da empresa Computacional Rede Toolkit.

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