AWS pour aider à construire la plate-forme d’IA Open Source ONNX

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Amazon Web Services est devenue la dernière entreprise technologique à se joindre à la collaboration de la communauté d’apprentissage en profondeur sur l’Open Neural Network Exchange, récemment lancé pour faire progresser l’intelligence artificielle dans un environnement sans friction et interopérable. Facebook et Microsoft ont mené l’effort. Dans le cadre de cette collaboration, AWS a mis à disposition son progiciel open source Python, ONNX-MxNet, sous la forme d’un cadre d’apprentissage approfondi qui offre des interfaces de programmation d’applications dans plusieurs langages, dont Python, Scala et le logiciel de statistiques open source R. Le format ONNX aidera les développeurs à construire et former des modèles pour d’autres frameworks, y compris PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit ou Caffe2, AWS Deep Learning Engineering Manager Hagay Lupesko et le développeur de logiciels Roshani Nagmote a écrit dans un article en ligne la semaine dernière. Il permettra aux développeurs d’importer ces modèles dans MXNet et de les exécuter pour inférence.

Une aide aux développeurs ?

Facebook et Microsoft ont lancé cet été ONNX pour soutenir un modèle partagé d’interopérabilité pour l’avancement de l’IA. Microsoft a engagé son Cognitive Toolkit, Caffe2 et PyTorch pour soutenir ONNX. Cognitive Toolkit et d’autres cadres permettent aux développeurs de construire et d’exécuter plus facilement des graphiques de calcul qui représentent les réseaux neuronaux, selon Microsoft. Les premières versions du code ONNX et de la documentation ont été mises à disposition sur Github. AWS et Microsoft ont annoncé le mois dernier des plans pour Gluon, une nouvelle interface dans Apache MXNet qui permet aux développeurs de construire et de former des modèles d’apprentissage en profondeur.

Gluon « est une extension de leur partenariat où ils essaient de concurrencer Tensorflow de Google », a observé Aditya Kaul, directeur de recherche chez Tractica.

« L’omission de Google à cet égard est assez révélatrice, mais aussi révélatrice de leur domination sur le marché « , a-t-il déclaré à LinuxInsider.

« Même Tensorflow est open source, et donc l’open source n’est pas le gros lot ici – mais le reste de l’écosystème s’associant pour concurrencer Google est ce à quoi cela se résume « , a déclaré M. Kaul.

La communauté Apache MXNet a présenté plus tôt ce mois-ci la version 0.12 de MXNet, qui étend la fonctionnalité de Gluon pour permettre de nouvelles recherches de pointe, selon AWS. Parmi ses nouvelles caractéristiques, mentionnons l’abandon variationnel, qui permet aux développeurs d’appliquer la technique de l’abandon pour atténuer le surdimensionnement des réseaux neuronaux récurrents. Le RNN convolutif, la mémoire à long terme et à court terme et les cellules d’unités récurrentes verrouillées permettent de modéliser les ensembles de données à l’aide d’une séquence temporelle et de dimensions spatiales, note AWS.

Framework-Neutral Method (méthode neutre)

« Il s’agit d’un excellent moyen d’inférence, quel que soit le cadre qui a généré un modèle « , a déclaré Paul Teich, analyste principal chez Tirias Research.

« C’est fondamentalement un moyen neutre par rapport au cadre pour fournir des inférences, » a-t-il dit à LinuxInsider.

Les fournisseurs de cloud comme AWS, Microsoft et d’autres sont soumis à la pression des clients pour pouvoir s’entraîner sur un réseau tout en livrant sur un autre, afin de faire progresser l’intelligence artificielle, a souligné Teich.

« Je considère qu’il s’agit en quelque sorte d’un moyen de base pour ces fournisseurs de cocher la case de l’interopérabilité « , a-t-il fait remarquer.

« L’interopérabilité des cadres est une bonne chose, et cela ne fera qu’aider les développeurs à s’assurer que les modèles qu’ils construisent sur MXNet ou Caffe ou CNTK sont interopérables « , a souligné M. Kaul de Tractica.

Quant à la façon dont cette interopérabilité pourrait s’appliquer dans le monde réel, Teich a noté que les technologies telles que la traduction en langage naturel ou la reconnaissance vocale exigeraient que la technologie de reconnaissance vocale d’Alexa soit empaquetée et livrée à l’environnement embarqué d’un autre développeur.

« Malgré leurs différences concurrentielles, ces entreprises reconnaissent toutes qu’elles doivent une grande partie de leur succès aux progrès du développement logiciel générés par le mouvement open source « , a déclaré Jeff Kaplan, directeur général de ThinkStrategies.

« L’Open Neural Network Exchange s’est engagé à produire des avantages et des innovations similaires en matière d’intelligence artificielle « , a-t-il déclaré à LinuxInsider.

Un nombre croissant de grandes entreprises technologiques ont annoncé leur intention d’utiliser des logiciels libres pour accélérer le développement de la collaboration en matière d’intelligence artificielle, afin de créer des plates-formes plus uniformes pour le développement et la recherche.

AT&T a annoncé il y a quelques semaines son intention de lancer le projet Acumos avec TechMahindra et The Linux Foundation. La plateforme est conçue pour ouvrir les efforts de collaboration dans les domaines des télécommunications, des médias et de la technologie.

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Marta Vaylly

Marta Vaylly

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