ИИ на вашем смартфоне: Facebook выпустила Caffe2, набор кроссплатформенных инструментов для машинного обучения

Facebook открыла исходный код Caffe2, фреймворка для машинного обучения. Теперь ИИ можно использовать на мобильных устройствах под управлением iOS и Android, а также на миникомпьютерах вроде Raspberry Pi.

Важно отметить, что Caffe2 — это не программа на базе ИИ, а набор инструментов для мобильной разработки. Чтобы добавить простую модель в приложение, достаточно написать всего лишь несколько строк кода.

И чем Caffe2 так важен?

Фреймворк даст пользователям возможность использовать технологии распознавания изображений, обработки естественного языка и компьютерного зрения прямо на своём смартфоне. Такие задачи обычно передаются на удалённый облачный сервер, а решения возвращаются на устройство.

Для успешного выполнения своих задач Caffe2 использует возросшие мощности мобильного «железа», которые вполне позволяют обучать несложные нейронные сети.

Кроме того, фреймворк можно использовать для создания чат-ботов. На сайте проекта выложено несколько натренированных моделей, которые можно использовать в своих проектах.

Стоит отметить, модели для машинного обучения можно было создавать и раньше, при помощи TensorFlow, библиотеки от Google. Её можно было портировать на различные устройства, например, на дронов, чтобы использовать возможности распознавания изображений. Аналогичным функционалом обладает и Caffe2.

А чем фреймворк отличается от своего предшественника?

Caffe использовался для распознавания изображений, и с этой задачей он справлялся неплохо. Однако он был предназначен для машинного обучения в дата-центрах, в то время как Caffe2 полностью переработан для работы на мобильных устройствах.

На сайте инструмента сказано:

Мы стремимся предоставить сообществу высокопроизводительные инструменты для машинного обучения, которые позволят каждому создавать «умные» приложения и сервисы.

Новая версия фреймворка работает существенно быстрее. Добиться этого помогло тесное сотрудничество с такими компаниями, как NVIDIA, Qualcomm, Intel, Amazon и Microsoft.

Источник: блог Caffe2