Издање ПиТорцх 2.0: велико ажурирање оквира за машинско учење
Укратко
ПиТорцх је објавио ПиТорцх 2.0, велико ажурирање свог оквира за машинско учење отвореног кода са новим функцијама и побољшањима која га чине моћнијим и прилагодљивијим.
Ажурирање укључује Трансформер АПИ високих перформанси и подршку за обуку и закључивање помоћу скалираног дот производа пажње (СПДА).
ПиТорцх је најавио издавање ПиТорцх 2.0, оквир за машинско учење отвореног кода, који је високо очекивала заједница науке о подацима. Тим је испоручио неколико нових функција и побољшања платформи, повећавајући њену моћ и прилагодљивост.
Оквир се користи за рачунарску визију и апликације за обраду природног језика и налази се под окриљем Линук фондације. Пружа тензорско рачунање са ГПУ убрзањем и дубоким неуронским мрежама изграђеним на аутоматској диференцијацији. Неки софтвер за дубоко учење, као што су Тесла Аутопилот, Пиро, Трансформерс, ПиТорцх Лигхтнинг и Цаталист, изграђен је на врху ПиТорцха.
ПиТорцх 2.0 имплементира нове високе перформансе Трансформер АПИ, који има за циљ да обуку и употребу најсавременијих модела Трансформер учини приступачнијим. Издање такође укључује подршку високих перформанси за обуку и закључивање користећи прилагођену архитектуру кернела за пажњу на скалираним тачкастим производима (СПДА).
У исто време, ПиТорцх ослобођен ОпенКСЛА и ПиТорцх/КСЛА 2.0. Комбинација ПиТорцх-а и КСЛА-а обезбеђује развојни стек који може подржати и обуку модела и закључивање. Ово је могуће јер је ПиТорцх популаран избор у АИ, а КСЛА има одличне карактеристике компајлера. Да би се побољшао овај развојни низ, биће улагања у три главне области.
Да би обучио велике моделе, ПиТорцх/КСЛА улаже у функције као што су обука мешовите прецизности, перформансе током рада, ефикасно дељење модела и брже учитавање података. Неке од ових функција су већ доступне, док ће друге бити објављене касније ове године, користећи основни ОпенКСЛА компајлерски стог.
За закључивање модела, ПиТорцх/КСЛА се фокусира на испоруку конкурентских перформанси са Динамо-ом у издању ПиТорцх 2.0. Додатне функције оријентисане на закључке укључују подршку за сервирање модела, Динамо за подељене велике моделе и квантизацију преко Торцх.Екпорт и СтаблеХЛО.
Што се тиче интеграције екосистема, ПиТорцх/КСЛА проширује интеграцију са Хуггинг Фаце-ом и ПиТорцх Лигхтнинг-ом, тако да корисници могу да искористе предности предстојећих функција и низводних ОпенКСЛА функција преко познатих АПИ-ја. Ово укључује подршку за ФСДП у Хуггинг Фаце и Куантизатион у ОпенКСЛА.
ПиТорцх/КСЛА је пројекат отвореног кода, што значи да можете допринети његовом развоју пријављивањем проблема, слањем захтева за повлачење и слањем захтева за коментаре (РФЦ) на ГитХуб.
Опширније:
- Кина планира да повећа ВР на 48 милијарди долара до 2026
- Бела кућа објављује свеобухватан оквир за регулисање дигиталне имовине, укључујући крипто и NFTs
- Stability AI прикупља 101 милион долара, затвара процену на милијарду долара
Одрицање од одговорности
У складу са Смернице пројекта Труст, имајте на уму да информације дате на овој страници нису намењене и не треба да се тумаче као правни, порески, инвестициони, финансијски или било који други облик савета. Важно је да инвестирате само оно што можете приуштити да изгубите и да тражите независан финансијски савет ако сумњате. За додатне информације, предлажемо да погледате одредбе и услове, као и странице помоћи и подршке које пружа издавач или оглашивач. MetaversePost је посвећен тачном, непристрасном извештавању, али тржишни услови су подложни променама без претходне најаве.
О аутору
Агне је новинарка која покрива најновије трендове и развој метаверзума, вештачке интелигенције и Web3 индустрије за Metaverse Post. Њена страст за приповедањем прича ју је навела да води бројне интервјуе са стручњацима из ових области, увек настојећи да открије узбудљиве и занимљиве приче. Агне је дипломирала књижевност и има богато искуство у писању о широком спектру тема, укључујући путовања, уметност и културу. Такође је волонтирала као уредница за организацију за права животиња, где је помогла у подизању свести о питањима добробити животиња. Контактирајте је [емаил заштићен].
više чланака
Агне је новинарка која покрива најновије трендове и развој метаверзума, вештачке интелигенције и Web3 индустрије за Metaverse Post. Њена страст за приповедањем прича ју је навела да води бројне интервјуе са стручњацима из ових области, увек настојећи да открије узбудљиве и занимљиве приче. Агне је дипломирала књижевност и има богато искуство у писању о широком спектру тема, укључујући путовања, уметност и културу. Такође је волонтирала као уредница за организацију за права животиња, где је помогла у подизању свести о питањима добробити животиња. Контактирајте је [емаил заштићен].
