Microsoft і Facebook полегшують моделям штучного інтелекту переходити з однієї рамки штучного інтелекту до іншої
2 хв. читати
Опубліковано
Поділитися цією статтею
Удосконалити цей посібник
Прочитайте нашу сторінку розкриття інформації, щоб дізнатися, як ви можете допомогти MSPoweruser підтримувати редакційну команду Читати далі
Microsoft сьогодні оголосила про співпрацю з Facebook, щоб анонсувати формат Open Neural Network Exchange (ONNX). ONNX забезпечує взаємодію в екосистемі AI framework. ONNX надає визначення розширюваної графової моделі обчислень, а також визначення вбудованих операторів і стандартних типів даних.
На ринку доступно кілька фреймворків штучного інтелекту, включаючи власний Cognitive Toolkit від Microsoft. До сьогоднішнього дня не було можливості використовувати моделі ШІ, створені для одного фреймворку, в іншому. ONNX вирішує цю проблему, ставши відкритим вихідним кодом для моделей ШІ. Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe2 і PyTorch підтримуватимуть ONNX.
ONNX пропонує такі переваги:
- Інтероперабельність фреймворку: Розробники можуть легше переходити між фреймворками та використовувати найкращий інструмент для виконання поставленого завдання. Кожен фреймворк оптимізований для певних характеристик, таких як швидке навчання, підтримка гнучкої мережевої архітектури, логічний висновок на мобільних пристроях тощо. Часто найважливіша характеристика під час досліджень і розробок відрізняється від найважливішої для доставки у виробництво. Це призводить до неефективності через неправильне використання фреймворку або значних затримок, коли розробники перетворюють моделі між фреймворками. Фреймворки, які використовують представлення ONNX, спрощують це та дозволяють розробникам бути більш гнучкими.
- Спільна оптимізація: Постачальники апаратного забезпечення та інші з оптимізацією для покращення продуктивності нейронних мереж можуть впливати на декілька фреймворків одночасно, орієнтуючись на представлення ONNX. Часто оптимізацію необхідно інтегрувати окремо в кожну структуру, що може бути трудомістким процесом. Представлення ONNX полегшує оптимізацію для охоплення більшої кількості розробників.
Код і документація ONNX доступні зараз у відкритому коді на GitHub, і ви можете залишити свій відгук для подальшого розвитку цього проекту тут. Дізнайтеся більше про це оголошення тут.
