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Spell anuncia Spell for Private Machines

[07/05/2020] Spell, una plataforma integral para el aprendizaje de máquinas y el aprendizaje profundo -que abarca la preparación de datos, la capacitación, el despliegue y la gestión- ha anunciado Spell for Private Machines, una nueva versión de su sistema que se puede desplegar en su propio hardware, así como en los recursos de la nube.

Spell fue fundado por Serkan Piantino, ex director de ingeniería de Facebook y fundador del grupo de investigación de la IA de Facebook. Spell permite a los equipos crear sistemas de aprendizaje de máquinas reproducibles que incorporan herramientas familiares como los portátiles Jupyter y que aprovechan las instancias de cálculo de la GPU alojadas en la nube.

Spell enfatiza la facilidad de uso. Por ejemplo, la optimización de hiperparámetros para un experimento es una función de alto nivel y de un solo comando. Los usuarios tampoco deben hacer mucho para configurar la infraestructura; Spell detecta qué hardware está disponible y lo orquesta para adaptarse. Spell también organiza los activos de los experimentos, de modo que tanto los experimentos como sus datos pueden ser versionados y verificados como parte del proceso de desarrollo.

Spell originalmente corría solo en la nube; no ha habido ningún despliegue "detrás del fuego" hasta ahora. Spell For Private Machines permite a los desarrolladores ejecutar la plataforma en su propio hardware. Tanto los recursos de la nube como los de on-prem pueden ser mezclados y adaptados según sea necesario. Por ejemplo, se puede crear una versión prototipo de un proyecto en un hardware local y luego escalar a una instancia de AWS para el despliegue de producción.

Gran parte del flujo de trabajo de Spell ya está diseñado para que parezca que se ejecuta localmente, y para complementar los flujos de trabajo existentes. Las herramientas de Python para el trabajo de Spell pueden ser configuradas con pip install spell, por ejemplo. Y como el tiempo de ejecución de Spell utiliza contenedores, se pueden ejecutar varias versiones de un experimento con diferentes giros de hiperparámetros, una al lado de la otra.