La firme Microsoft a publié la seconde version majeure de son Cognitive Toolkit (CNTK), une boîte à outils dédiée à l’intelligence artificielle et plus spécifiquement à l’apprentissage profond. Cet ensemble permet aux utilisateurs de créer, de former et d’évaluer leurs propres réseaux de neurones, qui peuvent ensuite varier efficacement sur plusieurs GPU et plusieurs machines sur des ensembles de données massives.
Quelques nouveautés
Le cycle de développement de cette seconde version a débuté en octobre dernier et avait atteint le stade de Release Candidate au début du mois d’avril. Le code est maintenant disponible pour la production et vise clairement les entreprises. Au registre des nouvelles fonctionnalités on trouve :
- un modèle de compression :afin d’évaluer des modèles qualifiés sur des processeurs peu performants sans perdre l’objectif du traitement en temps réel, notamment pour le traitement vidéo, Microsoft a inclut des extensions qui permettent des implémentations quantifiées de plusieurs opérations FP, qui sont plusieurs fois plus rapides que leurs homologues de précision complète. Cette accélération est suffisante pour tester des modèles CNTK sur des serveurs ou des périphériques embarqués de faible puissance avec une perte de précision limitée.
- La prise en charge de Keras :conçue pour que les utilisateurs développent des applications d’intelligence artificielle, l’API Keras est optimisée pour l’expérience de l’utilisateur. La firme de Redmond assure que Keras suit les meilleures pratiques pour réduire la charge cognitive. Minimisant le nombre d’actions utilisateurs requises pour les cas d’usage courant elle offre des API uniformes et cohérentes, elle minimise le nombre d’actions utilisateur requises pour les cas d’usage courant. Elle se veut aussi compréhensible en fournissant des commentaires clairs et utiles sur les erreurs produites. Pour preuve : Keras a ouvert un apprentissage approfondi à des milliers de personnes sans expérience préalable d’apprentissage machine ;
- le support de Java Bindings et Spark :après avoir formé un modèle utilisant Python ou BrainScript, Cognitive Toolkit a toujours fourni de nombreuses façons d’évaluer le modèle Python, BrainScript ou C #. Dans saversion finale, les utilisateurs peuvent évaluer les modèles de kits d’outils cognitifs avec une nouvelle API Java. Cela le rend idéal pour les utilisateurs souhaitant intégrer des modèles d’apprentissage en profondeur dans leurs applications basées sur Java ou pour une évaluation à l’échelle sur des plateformes telles que Spark ;
Des performances en hausse
Depuis la version bêta de la mise à jour CNTK, les performances ont été grandement améliorées. Microsoft fait d’ailleurs état dans son annonce d’un benchmark indépendant assez flatteur pour CNTK.
performances mono CPU de CNTK
Ces performances sont aussi impressionnantes quand il s’agit de passer à l’échelle où ces dernières augmentent proportionnellement au nombre de processeurs mis en jeu. Pour preuve, Microsoft livre une infographie sur un apprentissage multi-hôtes que voici.
performances multi-CPUs de CNTK
Le code du Cognitive Toolkit v2 est disponible via son répertoire GitHub.
Source : www.microsoft.com
