Обновление PowerAI делает глубокое обучение более доступным

Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.

Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу https://n-n-n.ru.
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.

Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru

Ускорить интеграцию искусственного интеллекта в приложения и сервисы призвано анонсированное вчера компанией IBM существенное обновление программного дистрибутива глубокого обучения PowerAI.

Вице-президент IBM, Сумит Гупта (Sumit Gupta) характеризует вышедший в прошлом году PowerAI, как «Red Hat глубокого обучения». Этот пакет позволяет аналитикам использовать открытые инструментальные платформы глубокого обучения, включая TensorFlow, CAFFE, Torch, Theano, Chainer и Anaconda, работающие на специализированных для ИИ серверах IBM Power System с технологией Nvidia NVLink для быстрого обмена данными между процессорами.

После доработки в PowerAI добавлены новые средства подготовки данных, ПО для виртуализации кластеров, Spectrum Conductor, и интеграция с Apache Spark для автоматизации этапа ввода и настройки массивов данных.

Время тренировки сетей глубокого обучения сокращено — с недель до часов — благодаря использованию распределенной версии TensorFlow на базе виртуального кластера серверов с GPU.

8hwpzpqs.jpg

Новое ПО DL Insight автоматизирует процесс регулировки тысяч параметров модели глубокого обучения, позволяя быстро добиваться более точных результатов без вмешательства людей.

Ещё один дебютировавший в PowerAI компонент, AI Vision, упрощает тренировку моделей глубокого обучения и их внедрение в приложения когнитивного анализа изображений для разработчиков, не имеющих опыта в технологиях искусственного интеллекта. После ввода массива визуальных данных AI Vision помогает выбрать лучше всего подходящую модель, движок глубокого обучения, произвести необходимые настройки и получить на выходе тренированную нейросеть.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (1 vote)
Источник(и):

ko.com.ua