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Apache SINGA atteint le statut de plus haut niveau

Apache SINGA a été promu à un projet de niveau supérieur. SINGA est une bibliothèque d’apprentissage automatique évolutive, distribuée et distribuée, développée à l’origine à l’Université nationale de Singapour.

SINGA a été soumis à l'Apache Incubator en mars 2015, mais a maintenant été accepté comme projet de niveau supérieur. Il s'agit du premier projet Apache d'apprentissage approfondi distribué destiné à devenir un projet de niveau supérieur.

singa

SINGA est conçu pour permettre la formation de modèles d’apprentissage automatique à grande échelle (en particulier d’apprentissage approfondi) sur un cluster de machines contenant de grands ensembles de données. Il possède un modèle de programmation basé sur l’abstraction des couches et prend en charge une variété de modèles d’apprentissage en profondeur populaires, à savoir les modèles à rétroaction, y compris les réseaux de neurones à convolution (CNN), les modèles d’énergie tels que la machine de Boltzmann restreinte (RBM) et les réseaux de neurones récurrents ( RNN). SINGA peut être utilisé pour exécuter des cadres de formation synchrones, asynchrones et hybrides et dispose de fonctionnalités pour exécuter la formation en parallèle en partitionnant une dimension par lot, une dimension de fonction ou un partitionnement hybride.

Les développeurs ont intégré une gamme de techniques d’optimisation pour accélérer la formation et en permettre l’extension, avec des optimisations pour l’efficacité, la mémoire, la communication et la synchronisation. Les développeurs travaillent actuellement sur SINGA-lite pour un apprentissage approfondi des périphériques de pointe avec la 5G et sur SINGA-easy pour rendre l'IA utilisable par les experts du domaine (sans expérience approfondie de l'IA).

L’équipe SINGA s’efforce de rendre la bibliothèque plus facile à utiliser et ajoute régulièrement de nouvelles fonctionnalités. Par exemple, SINGA a un sous-composant appelé SINGA-auto, qui fournit des fonctionnalités AutoML telles que le réglage automatique des hyper-paramètres.

Beng Chin Ooi, professeur distingué de l'Université nationale de Singapour, qui faisait partie de l'équipe originale qui a développé SINGA, a déclaré:

"Il est essentiel de faire évoluer l'apprentissage en profondeur via l'informatique distribuée, car les modèles d'apprentissage en profondeur sont généralement volumineux et entraînés sur de grands ensembles de données, ce qui peut prendre des centaines de jours à l'aide d'un seul GPU."

SINGA est disponible sur GitHub.

singa

Plus d'information

SINGA sur GitHub

SINGA Page d'accueil

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