Google의 TensorFlow Serving은 대규모 기계 학습 모델 생성을위한 오픈 소스를 만듭니다.

Google은 대규모 모델링 프로젝트를위한 컴퓨터 학습 소프트웨어에 새로 추가 된 TensorFlow Serving을 오픈 소스 커뮤니티에 출시했습니다.

화요일에 구글 소프트웨어 엔지니어 인 노아 피델 (Noah Fiedel)은 블로그 포스트에서 소프트웨어가 기계 학습 모델, 특히 프로덕션 환경을위한 고성능 서빙 시스템이라고 말했다.

TensorFlow는 Google 포토 및 Google 번역, Inbox의 Smart Reply 및 기본 Google 애플리케이션의 음성 인식과 같은 잘 알려진 응용 프로그램에 사용되는 기계 학습 소프트웨어입니다.

소프트웨어의 기능은 이러한 응용 프로그램의 기능을 넘어서는 기능입니다. Google에 따르면이 기술은 복잡한 데이터 세트를 분석해야하는 연구원이 활용할 수 있습니다.

그러나 기계 학습 소프트웨어는 많은 과제를 안겨줍니다. 기계 학습 소프트웨어 구현과 관련된 문제로는 높은 유지 관리 비용, 데이터 의존성 및 숨겨진 피드백 루프가 있습니다.

11 월에 캘리포니아 주 마운틴 뷰 (Mountain View)에있는 회사는 테슬라 플로우 (TeslaFlow) 기계 학습 시스템을 오픈 소스 화하는 계획을 설명했다.이 시스템은 개발자가 신경망의 힘을 이용하는 소프트웨어를 개선하는 데 사용할 수있다.

그러나 이러한 소프트웨어를 오픈 소스 화함으로써 더 많은 개발자가 급성장하는 기술을 개선하는 데 관심을 갖게 될 수도 있습니다.이 기술은 새로운 벤처 기업이나이 분야에서의 재능의 출현으로 이어질 수 있습니다. Google과 같은 회사는 자신의 제품 범위를 개선하는 데 관심이있을 것입니다.

TensorFlow는 Apache 2.0 라이센스에 따라 출시되었으며 기존의 PC 및 스마트 폰용으로 설계되었습니다. 그러나 TensorFlow Serving은 실제 데이터를 기반으로 시간이 지남에 따라 변하는 대규모 모델을 여러 개 실행하는 데 더 적합합니다. “라고 Fiedel은 말합니다.

이러한 모델에는 라이프 사이클 관리, 알고리즘 실험 또는 GPU 리소스 관리를 위해 개발 된 모델이 포함될 수 있습니다.

이 소프트웨어를 통해 사용자는 새로운 모델을 배포하고 동일한 서버 아키텍처 및 API에서 실험을 실행할 수 있으며 TensorFlow 통합과 함께 가장 잘 작동합니다. 이 기술은 아래와 같이 서로 다른 파이프 라인, 모델 및 프로젝트를 업데이트가 가능할 때 동시에 실행할 수있게합니다.

C ++로 작성된 TensorFlow Serving은 Apache 2.0 라이센스에 따라 출시되었으며 Linux 운영 체제를 지원합니다.

TPSF (TensorFlow Serving)는 최소한의 오버 헤드를 유발합니다. “우리 벤치 마크에서는 gRPC 및 TensorFlow 추론 처리 시간을 제외하고 16 개의 vCPU Intel Xeon E5 2.6 GHz 시스템에서 코어 당 초당 100,000 회의 쿼리 (QPS)를 기록했습니다.

관심있는 사용자는 GitHub에서 코드를 복제 할 수 있습니다.

Google은 자사 제품을 개선하기 위해 기계 학습을 목표로하는 유일한 회사와 거리가 멀습니다. 페이스 북은 작년 11 월에 자체 브랜드의 기계 학습 소프트웨어를 오픈 소스로 제공했으며, 마이크로 소프트는 1 월에 컴퓨 트 네트워크 툴킷 (Computational Network Toolkit)을 오픈 소스로 밀어 냈다.

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