IBM 為 AI 開發人員提供深度學習雲端服務 訓練神經網路僅需數小時

IBM今日宣佈為AI開發人員推出深度學習即服務(Deep Learning as a Service, DLaaS)方案。利用DaaS,使用者可以使用像是TensorFlow、PyTorch和Caffe等知名框架來訓練神經網路而無需花大錢購買與維護價格不菲的硬體。

IBM 今日宣佈為 AI 開發人員推出深度學習即服務 (Deep Learning as a Service, DLaaS) 方案。利用 DaaS,使用者可以使用像是 TensorFlow 、 PyTorch 和 Caffe 等知名框架來訓練神經網路而無需花大錢購買與維護價格不菲的硬體。

這項服務讓資科學家可依需求使用資源來做模型訓練,按使用的 GPU 時數付費。每個雲端運算單元都設計成容易使用、且已針對深度學習網路調校,使用者不必擔心基礎架構管理的工作。 IBM 本專案研究小組公佈的白皮書指出:

使用者可獲得一組深度學習框架、一個神經網路模式、訓練資料及成本管控中,本服務會負責之後所有工作,提供使用者互動性、反覆式 (iterative) 訓練服務。

使用這項服務時,使用者只需準備好資料、上傳、開始訓練,再下載訓練結果即可,相當簡單好上手,還能讓訓練期間縮短數天到數個星期。

IBM 表示本服務旨在能降低神經網路訓練的困難度,或至少降低入門門檻。 IBM 在部落格中說到:

「深度學習即服務」是實驗為中心的模型訓練環境,這表示使用者可免於繁重的規劃工作及自行管理訓練的負擔。整個模型訓練生命周期都是系統自主管理,訓練結果可以即時讀取或留待之後檢查。每次訓練都是自動啟動、自主監控,作業完成時自己停止,用戶用多少資源付多少,因此可省下許多時間和金錢。

例如使用單顆 GPU 可能要花將近一個星期運用好幾百萬張照片來訓練視覺影像處理神經網路,若運用 IBM 雲端方案,同樣作業可能只需幾小時就夠了。

這項服務也證明 AI 即將滲透所有產業、遍及大中小企業。 IBM 的 DLaaS 不僅讓開發人員得以使用到過去新創公司或預算有限的企業可望不可及的硬體,還能節省財務支出。

維護深度學習系統需要人,而隨著專案擴大,也需要花費更長時間:將幾顆 GPU 叢集起來訓練深度學習模型,和訓練神經網路所需的技能可是天差地遠。

與其要求資料科學家成為無所不能的超人,還不如使用可幫企業省下時間與金錢的雲端解決方案。有能耐提供 DLaaS 的業者,除了 IBM 外恐怕也找不到幾家了。

IBM 的 DLaaS 底層為知名的 Watson 平台,這表示,它已經在地表上最先進的 AI 系統上做過測試。詳情可參考 IBM 部落格

Source: TheNextWeb

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