বিপ্লবী গভীর শিক্ষা: Keras API 3.0 TensorFlow, PyTorch, Jax ব্যাক-এন্ড সাপোর্ট উন্মোচন করে

Keras 3.0, সম্মানিত Keras ডিপ লার্নিং API-এর ব্যাপকভাবে পুনঃলিখিত সংস্করণ, এখন উপলব্ধ, API-এর একটি উদ্ভাবনী মাল্টি-ব্যাক-এন্ড উপস্থাপনা নিয়ে আসছে। এই উন্নয়নটি প্রোগ্রামিং জগতে একটি নতুন অধ্যায় উন্মোচন করে কারণ এটি ডেভেলপারদের TensorFlow, PyTorch, বা Jax মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের উপরে Keras ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা করতে দেয়।

27 নভেম্বর মুক্তি পেয়েছে এবং GitHub-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য, Keras 3.0 ডেভেলপারদেরকে বৃহৎ-স্কেল মডেল প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের ক্ষমতার জন্য একটি তাঁতের সাহায্য করে। এটি একটি নিম্ন-স্তরের, ক্রস-ফ্রেমওয়ার্ক ভাষা হিসাবে কাজ করে যা স্তর, মডেল বা মেট্রিক্সের মতো কাস্টম উপাদানগুলি তৈরি করতে সক্ষম করে। এই উপাদানগুলিকে সহজেই তিনটি ফ্রেমওয়ার্ক জুড়ে নেটিভ ওয়ার্কফ্লোতে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে, সমস্তই একটি ইউনিফাইড কোডের ভিত্তিতে।

UX, API ডিজাইন এবং ডিবাগিং এর স্পষ্ট ফোকাস উচ্চ-বেগ বিকাশের প্রতি কেরাসের উত্সর্গের উপর জোর দেয়। এটি Keras দলকে বিশ্বব্যাপী 2.5 মিলিয়ন বিকাশকারীদের আস্থা অর্জন করতে পরিচালিত করেছে। উপরন্তু, Waymo স্ব-ড্রাইভিং ফ্লিট এবং YouTube সুপারিশ অ্যালগরিদম সহ বিশ্বের কিছু বৃহত্তম-স্কেল এবং সবচেয়ে পরিশীলিত মেশিন লার্নিং সিস্টেম, Keras শক্তির উপর নির্ভর করে।

এই বৈশিষ্ট্যগুলি ছাড়াও, Keras 3.0 টেবিলে আরও বেশ কয়েকটি সুবিধা নিয়ে আসে। বিকাশকারীরা এখন কোনো কোড সমন্বয় না করেই গতিশীলভাবে সবচেয়ে অনুকূল ব্যাক-এন্ড বাছাই করে তাদের মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়াতে পারে। একটি Keras 3 মডেল একটি PyTorch মডিউল হিসাবে কাজ করতে পারে, একটি TensorFlow SavedModel হিসাবে রপ্তানি করা যেতে পারে, বা একটি রাষ্ট্রহীন Jax ফাংশন হিসাবে কাজ করতে পারে।

আরেকটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল Jax এর সাথে বড় মডেল এবং ডেটা স্কেল করার ক্ষমতা। এছাড়াও, Keras 3.0 NumPy API-এর সম্পূর্ণ এক্সিকিউশন সহ, নিউরাল নেটওয়ার্ক-নির্দিষ্ট ফাংশন যেমন ops.softmax, ops.binary_crossentropy, and ops.conv ।

ডেভেলপাররা keras হিসেবে PyPI মাধ্যমে Keras 3.0 পেতে পারেন। শুরু করার আগে, তাদের তাদের নির্বাচিত ব্যাক-এন্ড - tensorflow, jax বা torch ইনস্টল করতে হবে। Linux এবং macOS সিস্টেমের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, Windows ব্যবহারকারীদের Keras চালানোর জন্য WSL2 ব্যবহার করতে উৎসাহিত করা হয়।

AppMaster এর মতো প্ল্যাটফর্ম, অত্যাধুনিক no-code টুল, এই বিকাশকে আরও ত্বরান্বিত করে। বাস্তব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করে, AppMaster মতো প্ল্যাটফর্মগুলি বিকাশকারীদের বিপ্লবী প্রযুক্তির ধারণা এবং অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার দিকে মনোনিবেশ করতে উত্সাহিত করে। এই ধরনের উন্নয়নগুলি সম্পূর্ণরূপে গভীর শিক্ষা এবং সফ্টওয়্যার বিকাশের ভবিষ্যত গঠন করছে।