Апач MXNet
 | Эта статья содержит контент, написанный как реклама . ( Апрель 2020 г. ) |
| Разработчики) | Фонд программного обеспечения Apache |
|---|---|
| Стабильная версия | 1.9.1 [1] / 10 мая 2022 г |
| Репозиторий | |
| Написано в | C++ , Python , R , Java , Julia , JavaScript , Scala , Go , Perl |
| Операционная система | Windows , macOS , Linux |
| Тип | Библиотека для машинного и глубокого обучения |
| Лицензия | Лицензия Апач 2.0 |
| Веб-сайт | mxnet |
Apache MXNet — это с открытым исходным кодом глубокого обучения программная платформа , которая обучает и развертывает глубокие нейронные сети . Он стремится быть масштабируемым, обеспечивает быстрое обучение модели и поддерживает гибкую модель программирования и несколько языков программирования (включая C++ , Python , Java , Julia , MATLAB , JavaScript , Go , R , Scala , Perl и Wolfram Language ). MXNet Библиотека портативна . и может масштабироваться на несколько графических процессоров [2] и машины. Его разработал Карлос Гестрин из Вашингтонского университета совместно с GraphLab. [3]
По состоянию на сентябрь 2023 года он больше не разрабатывается активно. [4] От Apache MXNet фактически отказались из-за сочетания факторов, включая отсутствие существенного вклада, устаревшие сборки и смещение акцента со стороны его основного спонсора, Amazon, в сторону других платформ, таких как PyTorch. В течение года в проекте не было новых выпусков, а от участников было очень мало запросов на включение или обновлений, что привело к его переезду на Apache Attic в 2023 году. Кроме того, сообщество начало мигрировать на другие платформы, которые предлагали более надежную поддержку и разработку. активность. [5]
Особенности [ править ]
Apache MXNet — это масштабируемая платформа глубокого обучения, которая поддерживает модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и сети долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM).
Масштабируемость [ править ]
MXNet можно распространять в динамической облачной инфраструктуре с помощью распределенного сервера параметров (на основе исследований Университета Карнеги-Меллон , Baidu и Google). [6] ). При наличии нескольких графических процессоров или процессоров платформа может приближаться к линейному масштабу.
Гибкость [ править ]
MXNet поддерживает как императивное, так и символьное программирование. Фреймворк позволяет разработчикам отслеживать, отлаживать, сохранять контрольные точки, изменять гиперпараметры и выполнять раннюю остановку .
Несколько языков [ править ]
MXNet поддерживает Python, R, Scala, Clojure, Julia, Perl, MATLAB и JavaScript для внешней разработки и C++ для внутренней оптимизации.
Портативность [ править ]
Платформа поддерживает развертывание обученной модели на устройствах начального уровня для получения логических выводов, таких как мобильные устройства, с помощью объединения. [7] Другие цели развертывания включают устройства Интернета вещей (с использованием AWS Greengrass), бессерверные вычисления (с использованием AWS Lambda ) или контейнеры . Эти младшие среды могут иметь только более слабый ЦП или ограниченную память (ОЗУ) и должны иметь возможность использовать модели, которые были обучены в среде более высокого уровня (например, кластер на базе графического процессора).
Облачная поддержка [ править ]
MXNet поддерживается поставщиками общедоступных облаков , включая Amazon Web Services (AWS). [8] и Microsoft Azure . [9] В настоящее время MXNet поддерживается Intel , Baidu , Microsoft , Wolfram Research и исследовательскими институтами, такими как Карнеги-Меллон , Массачусетский технологический институт , Вашингтонский университет и Гонконгский университет науки и технологий . [10]
См. также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ «Выпуск 1.9.1» . 10 мая 2022 г. Проверено 30 июня 2022 г.
- ^ «Создание глубоких нейронных сетей в облаке с помощью виртуальных машин Azure GPU, MXNet и Microsoft R Server» . Майкрософт. 15 сентября 2016 г. Архивировано из оригинала 15 августа 2023 г. Проверено 13 мая 2017 г.
- ^ «Карлос Гестрин» . Guestrin.su.domains . Архивировано из оригинала 22 сентября 2023 года.
- ^ «Apache MXNet — Apache Attic» .
- ^ «Apache MXNet — Apache Attic» . attic.apache.org . Проверено 5 июня 2024 г.
- ^ «Масштабирование распределенного машинного обучения с помощью сервера параметров» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 13 августа 2023 г. Проверено 8 октября 2014 г.
- ^ «Объединение» . Архивировано из оригинала 8 августа 2018 г. Проверено 8 мая 2018 г.
- ^ «Apache MXNet на AWS — глубокое обучение в облаке» . Amazon Веб-сервисы, Inc. Проверено 13 мая 2017 г.
- ^ «Создание глубоких нейронных сетей в облаке с помощью виртуальных машин Azure GPU, MXNet и Microsoft R Server» . Блоги Microsoft TechNet . 15 сентября 2016 года . Проверено 6 сентября 2017 г.
- ^ «MXNet, платформа глубокого обучения Amazon, принята в инкубатор Apache» . Проверено 8 марта 2017 г.
