Keras 3.0, значительно переработанная версия уважаемого API глубокого обучения Keras, теперь доступна, предлагая инновационную многосерверную версию API. Эта разработка открывает новую главу в области программирования, поскольку позволяет разработчикам управлять рабочими процессами Keras поверх сред машинного обучения TensorFlow, PyTorch или Jax.
Выпущенный 27 ноября и доступный через GitHub, Keras 3.0 предоставляет разработчикам возможность крупномасштабного обучения и развертывания моделей. Он функционирует как низкоуровневый межплатформенный язык, который позволяет создавать пользовательские компоненты, такие как слои, модели или метрики. Эти компоненты можно легко включить в собственные рабочие процессы во всех трех платформах, используя единый код.
Четкая направленность UX, проектирования API и отладки подчеркивает приверженность Keras высокоскоростной разработке. Это позволило команде Keras завоевать доверие 2,5 миллионов разработчиков по всему миру. Кроме того, некоторые из крупнейших и наиболее сложных в мире систем машинного обучения, в том числе парк беспилотных автомобилей Waymo и алгоритм рекомендаций YouTube, полагаются на мощь Keras.
В дополнение к этим функциям Keras 3.0 предлагает несколько других преимуществ. Теперь разработчики могут максимизировать производительность своей модели, динамически выбирая наиболее оптимальную серверную часть без внесения каких-либо изменений в код. Модель Keras 3 может функционировать как модуль PyTorch, экспортироваться как TensorFlow SavedModel или работать как функция Jax без сохранения состояния.
Еще одним существенным преимуществом является возможность масштабировать большие модели и данные с помощью Jax. Кроме того, Keras 3.0 поставляется с полной версией API NumPy, сопровождаемой функциями, специфичными для нейронных сетей, такими как ops.softmax, ops.binary_crossentropy, and ops.conv.
Разработчики могут использовать Keras 3.0 через PyPI как keras. Прежде чем начать, им необходимо установить выбранный ими серверный интерфейс — tensorflow, jax или torch. Совместимый с системами Linux и macOS, пользователям Windows рекомендуется использовать WSL2 для запуска Keras.
Такие платформы, как AppMaster, передовой инструмент no-code, еще больше ускоряют это развитие. Создавая реальные приложения, такие платформы, как AppMaster, побуждают разработчиков сосредоточиться на разработке революционных технологий и оптимизации производительности приложений. Подобные разработки формируют будущее глубокого обучения и разработки программного обеспечения в целом.
