Rambler's Top100
Все новости Новости компаний

Новая платформа Google сокращает затраты на обучение ИИ-модулей

26 марта 2020

Google выпустила платформу с открытым исходным кодом SEED RL, которая позволяет масштабировать обучение ИИ-модулей на тысячах компьютеров. Это решение, по словам разработчиков, позволяет снижать расходы на 80%, благодаря чему стартапы могут создавать алгоритмы на уровне продуктов крупных технологических компаний.

Фреймворк SEED RL построен на платформе TensorFlow 2.0 и использует комбинацию графических и тензорных модулей для централизации модели логического вывода. Вывод затем выполняется с использованием компонента, который обучает модель.

Этот компонент, как заявляют в Google, может быть масштабирован на тысячи ядер, а число исполнителей, обеспечивающих итерацию между выполнением шагов в обучающей среде и выполнением вывода модели для прогнозирования следующего действия, может масштабироваться до тысяч машин.

В Google заявляют, что результаты тестирования SEED RL говорят о значительном ускорении обучения, а поскольку этот подход значительно дешевле, чем использование графических процессоров, то и стоимость экспериментов существенно снижается. По мнению разработчиков, благодаря SEED RL обучение с подкреплением получило возможность использовать потенциал акселераторов наравне с другими методами глубокого обучения.

Аналитик Constellation Research Хольгер Мюллер (Holger Mueller) в разговоре с изданием SiliconANGLE отметил, что SEED RL выглядит как еще один пример «обучения с подкреплением», который, по мнению эксперта, становится одним из наиболее перспективных методов ИИ для развития приложений следующего поколения.

Исходные коды SEED RL выложены на портале GitHub. Там же доступны примеры запуска фреймворка в облачной инфраструктуре Google Cloud с графическими процессорами.

Источник: TAdviser

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.

Продолжение использования сайта пользователем интерпретируется как согласие на обработку фрагментов персональных данных (таких, как cookies) для целей корректной работы сайта.

Согласен