如果你一直在考慮嘗試學習深度學習，這裡有一個新的軟件庫，可以讓事情變得簡單。
Fast.ai是一家由瑞秋·托馬斯和傑里米·霍華德共同創立的初創公司，兩人都在舊金山大學工作，他們已經發布了一個免費的開源框架，該框架可以在PyTorch的基礎上工作。
被稱為費萊(沒有點)，它的目標是萌芽的編碼器，有一些經驗的Python。它包括一些最流行的圖像分類和自然語言任務的算法，這樣就可以快速地構建模型並在很少的代碼行中運行。
“在幕後，我們正在遵循Nvidia關於混合精確訓練的所有建議。據我們所知，沒有其他庫提供如此簡單的方法來利用NVIDIA的最新技術，與以前的方法相比，Nvidia提供了兩到三倍的性能。宣佈在星期二。
Fast.ai以免費深造入門課程而聞名，這些課程是由不一定有技術背景的人完成的。
霍華德告訴記者：“我們的目標是達到這樣一個目標：我們不再需要教授課程-我們已經使深度學習變得如此容易使用，任何人都可以使用它(並獲得世界級的成績)，而不需要上一門課程。”登記冊 .
“實現這一目標的唯一途徑是編寫軟件，讓深入學習變得更容易。我們還沒有達到無需任何課程就可以使用的程度-但要獲得世界級的成績肯定比以前要容易得多。”
這些課程最初是在TensorFlow之上的API InKeras和Google開發的最常見的人工智能框架TensorFlow上講授的。Fast.ai很快就轉向了PyTorch，這是Facebook開發的另一個框架，因為它比TensorFlow更容易學習。
新的庫Quickai被設計成一個API，有點像Keras，但適用於PyTorch。“PYTORCH的開發使程序員能夠更快、更容易地編寫複雜的模型。我們想要提供一些東西，使這種能力更容易獲得-就像Keras使TensorFlow的力量更容易獲得一樣。“他說。
它目前由PyTorch支持，預計將擴展到AmazonWebServices(AWS)的Sagmerker平臺和MicrosoftAzure。它還不支持谷歌的TPU芯片或TensorFlow。
如果您想要部署使用Quickai編寫的模型，Howard建議使用標準的PythonWeb服務體系結構，比如運行在AWS上的FlaskWeb應用程序。對於非常大的模型，它可能需要將其導出到ONNX，因此可以首先將其傳輸到Caf 2。
“許多人認為他們需要花數年的時間學習高等數學(學習人工智能)，但事實並非如此-今天許多頂尖的實踐者都是在課程中學習的。當你學習的時候，選擇一個有趣的項目去做。
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