Google випустила SEED RL – платформу для масштабування навчання ІІ-модулів
Google випустила SEED RL - платформу для масштабування навчання ІІ-модулів
Google випустила платформу з відкритим вихідним кодом SEED RL, яка дозволяє масштабувати навчання ІІ-модулів на тисячах комп'ютерів. Це рішення, за словами розробників, дає змогу знижувати витрати на 80%, завдяки чому стартапи можуть створювати алгоритми на рівні продуктів великих технологічних компаній.
Фреймворк SEED RL побудований на платформі TensorFlow 2.0 і використовує комбінацію графічних та тензорних модулів для централізації моделі логічного висновку. Висновок потім виконується за допомогою компонента, який навчає модель.
Цей компонент, як заявляють у Google, може бути масштабований на тисячі ядер, а кількість виконавців, які забезпечують ітерацію між виконанням кроків у навчальному середовищі та виконанням виведення моделі для прогнозування наступної дії може масштабуватися до тисяч машин.
У Google заявляють, що результати тестування SEED RL говорять про значне прискорення навчання, а оскільки цей підхід значно дешевше, ніж використання графічних процесорів, то вартість експериментів істотно знижується. На думку розробників, завдяки SEED RL навчання з підкріпленням отримало можливість використати потенціал акселераторів нарівні з іншими методами глибокого навчання.
Аналітик Constellation Research в розмові з виданням SiliconANGLE зазначив, що SEED RL виглядає як ще один приклад «навчання з підкріпленням», який, на думку експерта, стає одним із найперспективніших методів ІІ для розвитку додатків наступного покоління.
Вихідні коди SEED RL викладені на порталі GitHub. Там же доступні приклади запуску фреймворку в хмарній інфраструктурі Google Cloud з графічними процесорами
