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Oracle ofrece especificación para el aprendizaje automático

oracle_gardenOracle ha desarrollado una especificación de código abierto para la transmisión de datos tensor, que la empresa quiere convertir en un estándar para el aprendizaje automático.

Llamado GraphPipe, la especificación proporciona un protocolo para la transmisión de datos de red. GraphPipe está diseñado para llevar la eficiencia de un formato binario asignado a la memoria, mientras que al mismo tiempo es sencillo y ligero en las dependencias. También existen clientes y servidores para desplegar y consultar modelos de aprendizaje automático de cualquier marco.

Incluye:

  • Un conjunto de definiciones flatbuffer. Los Flatbuffers son similares a los búferes de protocolo de Google, con el beneficio adicional de evitar la copia de la memoria durante la deserialización. Las definiciones de Flatbuffer proporcionan un mensaje de solicitud que incluye entrada, tensores, nombres de entrada y de salida.
  • Pautas para servir modelos.
  • Ejemplos de serving models desde distintos marcos de aprendizaje automático.
  • Bibliotecas de clientes para consultar modelos servidos a través de GraphPipe. Los clientes están disponibles para Python, Go y Java. Hay un complemento para la biblioteca TensorFlow de Google, para incluir un modelo remoto dentro de un gráfico TensorFlow local.
  • Con GraphPipe, un modelo remoto acepta un mensaje de solicitud y devuelve un tensor por nombre de salida. El modelo también proporciona metadatos de tipos y formas de entradas y salidas.

Oracle afirma que GraphPipe aborda tres retos persistentes en el aprendizaje automático:

  • No existe un estándar para las API que sirven modelos, lo que deja a los desarrolladores probablemente atascados con lo que proporcione el marco, que podría ser búferes de protocolo o JSON personalizado. Una aplicación generalmente necesita un cliente personalizado para hablar con el modelo implementado. La situación empeora si se utilizan varios marcos.
  • La creación de un servidor modelo puede ser complicada.
  • Servir datos de tensor desde un modelo complejo a través de una API de Python-JSON no es suficiente para aplicaciones de desempeño crítico.

Se puede descargar GraphPipe desde el sitio del repositorio GitHub de Oracle.

Paul Krill, InfoWorld.com

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