Facebook pytorch-阿里云

AWS 和 Facebook 合作推出 PyTorch 模型服务框架 TorchServe

　　近日，Facebook 和 AWS 合作推出了 PyTorch 模型服务库 TorchServe，强强联手剑指 Google TensorFlow。　　PyTorch 是当下最火的深度学习开源库之一，可以帮助开发者和研究人员更轻松地构建和训练模型。即便有了 PyTorch，在生产中部署和管理模型...

阿里云牵手FaceBook 将深度学习框架PyTorch带到云上

“通过PyTorch开源团队与阿里云智能平台的深度合作，我们有信心显著降低AI开发和应用的门槛，实现在各种行业里AI的更广泛落地。”阿里巴巴计算平台事业部总裁贾扬清表示。 PyTorch是目前全球最受欢迎的深度学习框架之一，以灵活性和易用性为特点，在AI科研以及成果转化领域有特殊优势，能帮助开发者快...

Facebook开源CNN机器翻译的PyTorch实现，速度提高80%

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）还记得Facebook那篇用CNN做机器翻译的论文吗？Convolutional Sequence to Sequence Learning。在那篇论文中，Facebook的研究人员们展示了他们的研究成果：用CNN来做机器翻译，达到顶尖的准确率，速度则是R...

Google的TensorFlow，微软CNTK, Amazon 的MxNet，Facebook 的Caffe2, PyTorch，国内百度的PaddlePaddle

深度学习框架竞争很激烈，而且看上去都是业界巨头在玩。老师木：是的。一个深度学习框架一旦像Hadoop那样成为事实工业标准，就占据了人工智能各种关键应用的入口，对各类垂直应用，基于私有部署的技术服务，公有云上的AI 即服务业务，甚至底层专用硬件市场都有举足轻重的影响。它的角色就像互联网时代的浏览器，...

Facebook开源 PyTorch版 fairseq，准确性最高、速度比循环神经网络快9倍

今年5月，Facebook AI研究院（FAIR）发表了他们的研究成果fairseq，在fairseq中，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统，其他的研究...

Facebook开源PyTorch版本fairseq翻译模型，训练速度提高50%

今年5月10日，Facebook AI 研究实验室（FAIR）发布了一项使用创新性的、基于卷积神经网络的方法来进行语言翻译的最新成果。Facebook 称，该研究取得了截止目前最高准确度，并且速度是基于循环神经网络(RNN)系统的9倍（谷歌的机器翻译系统使用的就是这一技术）。今天开源的是一个PyT...