Oracle โอเพ่นซอร์ส Graphpipe เครื่องมือช่วยการดีพลอยโมเดลของ machine learning

2018-08-15

Oracle ประกาศโอเพ่นซอร์ส Graphpipe เครื่องมือที่พัฒนาขึ้นมามีจุดประสงค์เพื่อช่วยอำนวยความสะดวกในการดีพลอยโมเดลของ machine learning โดยเฉพาะ

หัวหน้าโครงการของ Graphpipe คือ Vish Abrams กล่าวว่าถึงที่มาของโครงการ Graphpipe ว่าเนื่องจากทีมของเขาพัฒนา machine learning workflow อย่างหนัก แต่ก็ต้องพบกับความยากในการดีพลอยโมเดล จึงทำให้เกิดโครงการนี้ขึ้นมา ซึ่ง Abrams เห็นว่าทุกวันนี้กระบวนการพัฒนามีการปรับปรุงอยู่เรื่อย ๆ ในขณะที่การดีพลอยนั้นไม่ค่อยมีคนคำนึงถึงมากนัก

Abrams บอกว่า Graphpipe สร้างขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหาโดยการพัฒนาโปรโตคอลที่เป็นมาตรฐานและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับการส่งข้อมูล tensor ในเครือข่าย, ทำให้การอิมพลีเมนต์ของไคลเอนท์และเซิร์ฟเวอร์เป็นเรื่องที่ไม่ซับซ้อน และทำให้การ query machine learning model จากเฟรมเวิร์คใด ๆ เป็นเรื่องที่ทำได้ง่าย และทางทีม Oracle ตั้งใจจะทำให้มาตรฐานนี้มีการใช้งานอย่างแพร่หลายจึงได้โอเพ่นซอร์สเครื่องมือนี้

สำหรับโค้ดของ Graphpipe เวอร์ชันนี้จะรองรับ TensorFlow, Caffe2 และ ONNX ส่วนภาษาที่ใช้ในการดีพลอยตอนนี้รองรับ Go, Python และ Java โดยผู้ที่สนใจโครงการ Graphpipe สามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมจาก GitHub

ที่มา – Oracle (GitHub), TechCrunch

No Description