内容简介:微软 Azure 首席技术官 Mark Russinovich 表示,最近人工智能(AI)和机器学习(ML)的兴起与开源 AI和 ML 软件分不开。诸如 Core ML,Google TensorFlow 和 ONNX 等开源项目都推动了 AI 和 ML 的发展。近日,Lin...
微软 Azure 首席技术官 Mark Russinovich 表示,最近人工智能(AI)和机器学习(ML)的兴起与开源 AI和 ML 软件分不开。诸如 Core ML,Google TensorFlow 和 ONNX 等开源项目都推动了 AI 和 ML 的发展。近日,Linux 基金会就在洛杉矶开放网络峰会(Open Networking Summit)上宣布了一个新组织:LF 深度学习基金会,旨在进一步推动开源 AI 和 ML。
Acumos AI 项目
作为 LF 深度学习的一部分,Linux 基金会还宣布了 Acumos AI 项目。 这是一个开源平台和框架,可以轻松构建,共享和部署 AI 应用程序。
Acumos 通过标准化运行开箱即用的通用 AI 环境所需的基础架构堆栈和组件来实现这一点。 具体而言,它包装了 TensorFlow 和 SciKit Learn 等 工具 包,并使用通用应用程序编程接口(API)对其进行建模,从而使开发人员能够无缝连接它们。 这使数据科学家和模型培训师可以将精力集中在核心能力上,而不必担心底层 AI / ML 基础。
根据 AT&T 的说法:“我们开源 Acumos 平台的目标是希望构建和部署 AI 应用程序能与创建网站一样简单。” Linux 基金会将主办 Acumos AI 平台和 Acumos Marketplace,以支持该项目的生态系统。
未来,百度也将贡献 AI / ML 代码,以充分利用 Kubernetes 的弹性调度以及开源 PaddlePaddle 的容错功能。 此外,由腾讯和北京大学共同开发的大数据/模型联合开发的高性能分布式 ML 平台 - 腾讯天使项目也将被纳入 Acumos。
世界知名科技企业加入
深度学习创始成员包括 Amdocs,AT&T,B.Yond,百度,华为,诺基亚,Tech Mahindra,腾讯,Univa 和中兴。 通过 LF 深度学习,成员将创建一个中立空间,制造商和工具和基础架构的维护者可以共同协作,进一步加速开源,深度学习技术的采用。
如果可行,这将使 AI 开发人员更容易接触 AI / ML, 从某种程度上来说,这就像 DevOps 如何使开发人员专注于他们的程序,而 DevOps 工具使他们能够快速轻松地启动项目所需的基础架构。
腾讯将 Angel 项目贡献给 LF 深度学习基金会
AI 平台部总经理、LF 深度学习基金会董事刘永升表示: “我们很高兴能够成为LF基金会创始会员,期待在更广泛的人工智能、机器学习和深度领域推进协作与发展。为了进一步实现这些目标,我们计划将腾讯开源的 Angel 项目贡献给 LF 深度学习基金会。”
Angel 开源项目是一个高性能分布式机器学习平台,适用于海量数据、高维度模型计算。Angel 可以轻松处理TB级别的数据和十亿维度的主题模型,具有广泛适应性和稳定性。”
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