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ディープラーニングフレームワーク「SmallTrain 0.2.1」がリリース

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 Geek Guildは、同社が開発するオープンソースソフトウェアで、ディープラーニングフレームワークの「SmallTrain 0.2.1」を、1月27日にリリースした。

 本リリースでは、「Jupyter Notebook」インターフェースをサポートしている。「SmallTrain」を使用すると、データサイエンスの知識がなくても、AIサービスの運用ができる学習済みモデルを効率よく構築できる。

 「Jupyter Notebook」は、データサイエンティストがコードや方程式、計算出力、視覚化、マルチメディアリソースを説明テキストとともに、1つのドキュメントに統合するドキュメントを作成、共有が可能なアプリケーション。「SmallTrain 0.2.1」の利点は以下の通り。

  • 最小限のデータサイエンスのバックグラウンドで、POCだけでなく本運用を見据えた開発が可能
  • 学習済みモデルを構築するためのプログラミングはほぼ不要
  • TensorFlowおよびPyTorchラッパーとして利用できる
  • AI研究論文の最先端のアルゴリズムを使用して学習済みモデルを構築している
  • 最小限のデータと学習時間で精度が向上
  • 「SmallTrain」はさまざまなデータを事前学習している
  • MITライセンスに準拠したオープンソースのため、バグ修正や改善についての心配が不要

 今回、「SmallTrain 0.2.1」で新しくなった点としては、Redisやスタンドアロンシステムデータベースなどのデータベースサービスに対するサポートがあるほか、単色画像認識モードが追加され、「Jupyter Notebook」での利用が可能であること、また、データセットからパラメータを自動的に設定できる点が挙げられる。

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https://codezine.jp/article/detail/13550 2021/01/28 08:00

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