Deci lanza la versión 2.0 de su plataforma de desarrollo de aprendizaje profundo para democratizar el poder de NAS y cerrar la brecha de eficiencia de la IA

Deci lanza la versión 2.0 de su plataforma de desarrollo de aprendizaje profundo para democratizar el poder de NAS y cerrar la brecha de eficiencia de la IA

  • Big Data
  • mayo 11, 2022
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Deci, la empresa de aprendizaje profundo que utiliza IA para crear IA, lanzó hoy la versión 2.0 de su plataforma de desarrollo de aprendizaje profundo, lo que facilita más que nunca a los desarrolladores de IA la creación de modelos de visión por computadora. Cree, optimice e implemente en cualquier hardware y entorno, incluida la nube. . Edge y móvil con excelente precisión y rendimiento en tiempo de ejecución.

Los desarrolladores de IA enfrentan una batalla cuesta arriba en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo listos para la producción para su implementación. Estos desafíos se remontan en gran medida a la brecha de eficiencia de la IA a la que se enfrenta la industria, donde los algoritmos son cada vez más potentes y complejos, pero la potencia informática disponible no sigue el ritmo. Esta brecha también crea barreras financieras al hacer que el desarrollo y el procesamiento del aprendizaje profundo sean más engorrosos y costosos.

Si bien Neural Architecture Search (NAS) se ha presentado como una solución potencial para automatizar el diseño de redes neuronales artificiales superiores que pueden superar las arquitecturas diseñadas manualmente, los requisitos de recursos para ejecutar dicha tecnología son prohibitivos. Hasta ahora, NAS solo ha sido implementado con éxito por gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y dentro de las fronteras de la ciencia, lo que demuestra su impracticabilidad para la gran mayoría de los desarrolladores.

Para resolver este problema, la plataforma de Deci, impulsada por su motor NAS patentado llamado AutoNAC (construcción de arquitectura neuronal automatizada), permite a los desarrolladores de IA crear de forma automática y rentable modelos de visión por computadora eficientes que tienen la mayor precisión para cualquier hardware de inferencia, velocidad, tamaño y objetivos. Los modelos generados por Deci superan a otras arquitecturas conocidas de última generación (SOTA) por un factor de 3 a 10.

Los desarrolladores pueden comenzar sus proyectos con modelos previamente entrenados y optimizados (DeciNets) generados por el motor AutoNAC para una variedad de tareas de hardware y visión por computadora, o usar el motor AutoNAC para generar más arquitecturas personalizadas que se adapten a su uso específico. Casos. Además, la plataforma apoya a los equipos con una amplia gama de herramientas necesarias para el desarrollo de aplicaciones basadas en aprendizaje profundo, incluido un zoológico de modelos habilitado por hardware para una fácil selección y evaluación comparativa de modelos y hardware, SuperGradients, una biblioteca de capacitación de código abierto con recetas probadas para un entrenamiento más rápido, optimizaciones de tiempo de ejecución automatizadas, empaquetado de modelos y más.

Al utilizar la plataforma de Deci, los desarrolladores de IA logran un rendimiento y una eficiencia de inferencia mejorados para permitir la implementación en dispositivos periféricos con recursos limitados, maximizar la utilización del hardware y reducir los costos de capacitación e inferencia. El ciclo de desarrollo general se acorta y se elimina la incertidumbre de cómo se implementará el modelo en el hardware de inferencia.

“La nueva versión de la plataforma de aprendizaje profundo de Deci hace que la tecnología NAS con reconocimiento de hardware sea accesible para los equipos de IA de todos los tamaños, ayudándolos a eliminar la complejidad y concentrarse en lo que mejor saben hacer: desarrollar aplicaciones de visión artificial innovadoras”, dijo Yonatan Geifman, cofundador y CEO de Dec. “Estamos orgullosos de que los modelos de aprendizaje profundo generados por la plataforma Deci impulsen las aplicaciones basadas en IA en algunas de las empresas líderes del mundo. Estamos emocionados de liberar este poderoso motor para hacer que la visión por computadora esté aún más disponible. Solo entonces podremos realmente lograr un mundo donde la IA haga avanzar a la humanidad sin limitaciones y finalmente haga que la IA sea asequible, accesible y escalable para todos”.

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