Linux Foundation анонсировала Deep Learning Foundation
На Open Networking Summit в Лос-Анджелесе (штат Калифорния) Linux Foundation объявила об учреждении LF Deep Learning Foundation, зонтичной организации для инноваций с открытым кодом в искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении. Первым проектом нового фонда стал Acumos AI Project, в рамках которого разрабатываются платформа и фреймворк машинного обучения.
Acumos стандартизирует инфраструктуру и компоненты, требуемые для функционирования готовой к работе среды ИИ. Он создаёт пакеты инструментов, таких как TensorFlow и SciKit Learn, и снабжает их общим программным интерфейсом (API). Это позволяет специалистам в data science и в тренировке моделей сосредоточиться на том, в чём они компетентны, и не отвлекаться на технические вопросы машинного обучения.
Задача проекта — сделать ИИ доступным для каждого облегчив создание, обнаружение и использование машинного/глубокого обучения и аналитических моделей. AT&T, которая вместе с индийской фирмой Tech Mahindra подготовила предварительный код Acumos, уже доступный для загрузки, считает, что разработка и внедрение ИИ-приложений должны быть не сложнее создания веб-сайта.
В число партнёров-основателей LF Deep Learning также входят Amdocs, B.Yond, Baidu, Huawei, Nokia, Tencent, Univa и ZTE. Все они создадут нейтральное пространство проекта, в котором те, кто разрабатывает эксплуатирует инструментарий и инфраструктуру смогут работать вместе над ускорением внедрения глубокого обучения.
Linux Foundation предоставит хостинг для платформы Acumos AI, Acumos Marketplace и центрального ресурса экосистемы проекта — acumos.org.
В дальнейшем, фирма Baidu планирует передать проекту свой код, позволяющий использовать преимущества гибкого планировщика Kubernetes в сочетании с улучшающими отказоустойчивость функциями её открытого ПО PaddlePaddle. Кроме того, в состав Acumos войдёт высокопроизводительная распределённая платформа машинного обучения Angel, разработанная Tencent совместно с Пекинским университетом и предназначенная для работы с Big Data.