Facebook запускает PyTorch Mobile для Edge ML на устройствах Android и iOS

Facebook планирует выпустить PyTorch Mobile для развертывания моделей машинного обучения на устройствах Android и iOS.

PyTorch Mobile был выпущен сегодня вместе с PyTorch 1.3, последней версией библиотеки глубокого обучения с открытым исходным кодом Facebook с квантованием и поддержкой использования облачных TPU Google, а также такими инструментами, как Captum, которые предоставляют возможности объяснения для моделей машинного обучения на сайте kiyevlyanka.info/ru

PyTorch Mobile запускается в экспериментальном режиме, как общедоступная бета-версия, которая все еще находится в разработке, которая может изменить API или развиваться по-разному перед выпуском общедоступной версии.

«Мы полностью ожидаем, что это будет расширено для поддержки таких общих встроенных платформ Linux, как Raspberry Pi, которые люди уже внедряют сегодня, но поддержка [при запуске] будет в основном ориентирована на iOS и Android», — сказал VentureBeat менеджер по продуктам PyTorch Джо Списак. в телефонном интервью.

Выпуск PyTorch Mobile, который следует за более ранним выпуском Caffe2go , будет конкурировать с предложениями других технологических гигантов, таких как Apple Core ML 3 и Google TensorFLow Lite 1.0 .

Основное различие между PyTorch Mobile и другими, включая Caffe2go, заключается в том, что он может запускаться со своей собственной средой выполнения и был создан при условии, что все, что вы хотите сделать на мобильном или пограничном устройстве, вы также можете сделать на сервере, Spisak. сказал.

PyTorch Mobile был одним из нескольких новостных обновлений, объявленных сегодня для популярной библиотеки глубокого обучения Facebook. Также новинка сегодня: PyTorch версии 1.3 с квантованием, именованными тензорами для более чистого кода и возможностью использования Google Cloud TPU.

Инструмент Captum для объяснения моделей машинного обучения и CrypTen для машинного обучения, ориентированного на конфиденциальность, также были представлены сегодня.

PyTorch 1.3 запускает с поддержкой квантования, функциональный ключ для мобильных развертываний. Google также принес квантование в TensorFlow Lite ранее в этом году.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *