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

Поделиться:
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.