Leifeng.com AI ڈویلپر: 19 نومبر ، 2019 کو ، ایم آئی ڈویلپر کانفرنس (MIDC ، MI ڈیولپر کانفرنس) بیجنگ میں منعقد ہوئی ، جس میں 1 مرکزی فورم + 12 ذیلی فورم تھے ، جو AIOT + 5 جی جیسے موضوعات کے ساتھ متعدد شعبوں میں تازہ ترین نمائش کریں گے۔ ٹکنالوجی ، اسی وقت ، یہ بھی ایک اوپن سورس ایونٹ ہے۔

کانفرنس سائٹ میں ، ژیومی گروپ کے نائب صدر اور تکنیکی کمیٹی کے چیئرمین ، کیو باؤقیؤ نے نہ صرف باضابطہ طور پر خود ترقی یافتہ موبائل گہری سیکھنے کے فریم ورک MACE 0.12.0 کو اپ گریڈ ورژن جاری کیا جو بہتر متعدد کمپیوٹنگ آپریٹرز کی حمایت کرتا ہے اور کراس ڈیوائس کی کارکردگی کو کم کرتا ہے۔ ژیومی کی اپنی این ایل پی ٹکنالوجی ایم این ایل پی 1.2؛ نے یہ بھی اعلان کیا کہ پیٹگاس 1.12 گیٹ ہب پر آن لائن ہے۔ لہذا ، لیفینگ ڈاٹ کام اے آئی ڈویلپرز اوپن سورس مواد کو مندرجہ ذیل کے مطابق ترتیب اور ترمیم کرتے ہیں۔

رچر آپریٹرز ، کم کارکردگی کا نقصان

یہ سمجھا جاتا ہے کہ موبائل آلات کے ل MA MACE ایک گہری سیکھنے والے ماڈل کی پیشن گوئی کا فریم ورک ہے۔ MACE ٹولز اور دستاویزات مہیا کرتا ہے تاکہ صارفین موبائل فون ، ٹیبلٹ ، ذاتی کمپیوٹر اور IOT آلات پر گہری سیکھنے کے ماڈل متعین کرسکیں۔

اس فریم ورک کے ذریعے ، ژیومی موبائل ٹرمینل پر گہری سیکھنے کے مختلف ایپلی کیشنز اور الگورتھم تعینات کرسکتا ہے ، جس میں کمپیوٹر وژن ، تقریر کی شناخت ، وغیرہ شامل ہیں۔ ژیومی کے نامکمل اعدادوشمار کے مطابق ، MACE کو دن میں 50 ملین بار کہا جاتا ہے۔

اپنے ڈیزائن کے آغاز سے ہی ، MACE کو خاص طور پر موبائل آلات کی خصوصیات کے لئے بہتر بنایا گیا ہے ، جیسے کہ:

• رفتار فریم ورک کے نچلے حصے میں ، اے آر ایم سی پی یو کے لئے نیون انسٹرکشن سطح کی اصلاح کی جاتی ہے ، اور موبائل جی پی یو کے لئے موثر اوپن سی ایل کارن کوڈ لاگو کیا جاتا ہے۔ Qualcomm DSP کے لئے ، nnlib حساب کتابخانہ HVX ایکسلریشن کے لئے مربوط ہے۔ ایک ہی وقت میں ، الگورتھم کی سطح پر ، وینوگراڈ الگورتھم کو سمجھنے کی رفتار کو تیز کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، تاکہ موبائل ٹرمینل پر گننے والے مجموعی ماڈل کے ذریعہ مطلوبہ پیش گوئی کی تاخیر کی اعلی ضروریات کو پورا کیا جاسکے۔

• طاقت کا استعمال اس فریم ورک کا مقصد اے آر ایم پروسیسر کے بڑے۔ لٹل فن تعمیر کا ہے اور اعلی کارکردگی اور کم بجلی کی کھپت کے متعدد مجموعے فراہم کرتا ہے۔ اڈرینو جی پی یو کے لئے ، بجلی کی کھپت کی کارکردگی کے مختلف اختیارات فراہم کیے جاتے ہیں ، جس سے ڈویلپرز کو کارکردگی اور بجلی کی کھپت کو نرمی سے ایڈجسٹ کرنے کی اجازت ملتی ہے ، اور اس طرح یہ مسئلہ حل ہوتا ہے کہ موبائل ٹرمینل بجلی کی کھپت کے لئے انتہائی حساس ہے۔

• سسٹم کا ردعمل جی پی یو کمپیوٹنگ موڈ کے لئے ، فریم ورک کی نچلی پرت انکولی طور پر اوپن سی ایل کے دانا کو الگ الگ اور شیڈول کرتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جاسکے کہ جی پی یو کی انجام دہی کے کاموں کو بہتر سے طے شدہ اور شیڈول کیا جاسکتا ہے ، اس طرح اس نظام کی روانی کو یقینی بنائے گا۔

• میموری کا نشان ماڈل کے آپریٹرز کے انحصار تجزیے کے ذریعے ، میموری کے استعمال کو بہت کم کرنے کے لئے میموری کو دوبارہ استعمال کرنے والی ٹیکنالوجی متعارف کروائی گئی ہے۔

مزید تفصیلات کے لئے ، براہ کرم "ژیومی اوپن سورس سیلف ڈویلپڈ موبائل ڈیپ لرننگ فریم ورک میکس" کا حوالہ دیں:

https://www.leiphone.com/news/201806/5PYJx9sVJDURvwpj.html

MACE حساب کے فریم ورک کی مجموعی ڈھانچہ

اب ، MACE کے ذریعہ تعاون یافتہ ایپلی کیشن منظرنامے میں بہت اضافہ ہوا ہے ، جس میں شامل ہیں: اے آئی سنگل شاٹ ، امیج اسٹائلائزیشن ، منظر کی پہچان ، تصویری سپر ریزولوشن ، ترجمہ اور آواز۔ اس نے موبائل چپس کی خصوصیات کے ل a بہت ساری اصلاح کی ہے ، اور زیومی موبائل فون پر پورٹریٹ موڈ اور منظر منظوری کے افعال میں وسیع پیمانے پر استعمال کیا گیا ہے۔

ماسی ماڈل چڑیا گھر میں فاسٹ اسٹائل ٹرانسفر ماڈل کے ساتھ موبائل فون پر تیار کردہ اسٹائلائزڈ تصاویر

اس اپ گریڈ میں ، MACE 0.12.0 بنیادی طور پر درج ذیل چار پہلوؤں سے شروع ہوتا ہے ، جس سے عملی اطلاق میں یہ زیادہ فائدہ مند ہوتا ہے۔

• رچر متفاوت کمپیوٹنگ آپریٹرز

• سامان کے اس پار کارکردگی کا نقصان کم کریں

• کلدی تقریر کی شناخت آپریٹر کی مدد شامل کی گئی

• شامل CMC کی حمایت

ان میں ، فریم ورک کی مدد سے تقریر کی شناخت کا نظام کالدی ایک کھلا ذریعہ تقریر کی شناخت کا نظام ہے جس کی سربراہی ڈینیئل پووی (کچھ دن پہلے ژیومی گروپ کے چیف وائس سائنس دان کی حیثیت سے) کرتی ہے ، اور یہ تقریر کی پہچان کے بہت سے ٹیسٹوں اور درخواستوں میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔

اطلاعات کے مطابق ، میکس پہلے ہی اواین این ایکس کی شکل میں کلدی نظام کے بیشتر اجزاء اور کلدی ماڈل کی حمایت کرچکا ہے۔ اس کے علاوہ ، اس منصوبے میں کلدی اونکس تبادلوں کے اوزار بھی مہیا کیے گئے ہیں۔

قابل غور بات یہ ہے کہ ژیومی نے کانفرنس میں MACE کے حالیہ منصوبے (اگلے ایک یا دو ماہ میں) کا بھی اعلان کیا:

• ایک ماخذ MACE - کٹ (چہرے کی شناخت ، چہرے کی شناخت ، تقریر کی پہچان ، ہدف کا پتہ لگانے کے اختتام سے آخر SDK) کھولنا ہے۔

• دوسرا مائکروکانٹرولر سپورٹ (موبائل فونز اور آئی او ٹی ڈیوائسز کے انتہائی کم بجلی کی افادیت کے منظرناموں کے لئے مکمل معاونت) شامل کرنا ہے۔

کائو باؤقیؤ نے یہ بھی کہا کہ مستقبل میں ، ژیومی کلدی میں اپنی سرمایہ کاری میں اضافہ ، بین الاقوامی اوپن سورس کمیونٹی کی تعمیر میں مدد ، اور اوپن سورس اسپیچ ریکگنیشن ٹیکنالوجی کی مزید رہنمائی کرے گا۔

گتوب ایڈریس:

https://github.com/XiaoMi/mace

دستاویز کا پتہ:

https://mace.readthedocs.io/en/latest/

ماسک ماڈل چڑیا گھر منصوبے کا پتہ:

https://github.com/XiaoMi/mace-models

اوپن سورس کا دوسرا مواد

ایم این ایل پی 1.2

اس سال کے آغاز میں ، ژیومی ایم این ایل پی 1.0 کو باضابطہ طور پر جاری کیا گیا تھا۔ یہ پلیٹ فارم زوومی کا خودمختاری پر مبنی گہری ہل چلانے کا پلیٹ فارم ہے۔ ژیومی ڈویلپر کانفرنس میں ، کیو باؤقیؤ نے بیان کیا کہ ژیومی ایم این ایل پی پلیٹ فارم کو دن میں 6 ارب بار کہا جاتا تھا ، اور پھر سرکاری طور پر ایم این ایل پی 1.2 جاری کیا گیا۔

پچھلے ورژن کے مقابلے میں ، ایم این ایل پی 1.2 پلیٹ فارم کی دو بڑی تازہ کارییں ہیں۔

• کالنگ موڈ مقامی کالنگ سے لے کر کلاؤڈ ، لوکل ، اور موبائل ٹرمینل کالوں تک معاون ہے۔

• تجزیہ کا فعل محقق تجزیہ سے لیکر نحوی تجزیہ تک ہوتا ہے۔

اس کے علاوہ ، پلیٹ فارم کا نیا ورژن بھی موجودہ جدید ترقی کو جذب اور مربوط کرسکتا ہے ، اور تکنیکی جدت طرازی انجام دے سکتا ہے the اسی وقت ، پلیٹ فارم کے نئے ورژن کے ذریعہ تعاون یافتہ کاروبار کو بھی پوری طرح سے بڑھا دیا گیا ہے ، اور یہ فی الحال کمپنی کے متعدد کاروباروں کی حمایت کرسکتا ہے۔

پیگاسس 1.12

پیگاسس ایک تقسیم شدہ کی-ویلیو اسٹوریج سسٹم ہے جو اصل میں HBase کی دستیابی اور کارکردگی کی کمی کو پورا کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا تھا۔

پیگاسس سسٹم کا سرور سائیڈ مکمل طور پر سی ++ زبان میں تیار ہوا ہے ، اس طرح جاوا کے استعمال سے ہونے والی جی سی اثر اور ورچوئل مشین اوور ہیڈ سے گریز ہوتا ہے the اسی وقت ، یہ مضبوط مستقل مزاجی کی حمایت کرنے کے لئے پیسیفیکا پروٹوکول کا استعمال بھی کرتا ہے ، اور اسٹاک اکیلے اسٹوریج انجن کے طور پر راکس ڈی بی کا استعمال کرتا ہے۔ چونکہ یہ بیرونی فائل سسٹم پر انحصار نہیں کرتا ہے ، لہذا پیگاسس کا IO کا راستہ چھوٹا ہے ، اور تاخیر عام طور پر زیادہ مستحکم اور قابل کنٹرول ہوتی ہے۔

ماڈل ڈیزائن کے معاملے میں ، ڈیٹا تقسیم کرنے کے لئے پیگاسس ہیش شارڈنگ کا استعمال کرتا ہے ۔پارٹیشن سسٹم کے اندر ڈیٹا کی منتقلی کی سب سے چھوٹی اکائی ہے۔ ہر شارڈ میں موجود ڈیٹا کو منظم انداز میں اسٹور کیا جاتا ہے ، اور ہر شارڈ کے درمیان ڈیٹا الگ تھلگ کیا جاتا ہے۔ ، ہر شارڈ ایک علیحدہ راکس ڈی بی مثال کے مطابق ہے۔

اسے HBase اور Redis کے مرکب کے طور پر بھی دیکھا جاسکتا ہے ، جو اعلی دستیابی اور اچھی اسکیل ایبلٹی کو یقینی بناتا ہے۔ اگر کاروبار کی کارکردگی کی ضروریات بہت زیادہ نہیں ہیں (مثال کے طور پر ، پی 99 کو 1 ملی سیکنڈ سے کم کی ضرورت ہے) ، تو پیگاسس ایک اچھا انتخاب ہوگا۔

اپ گریڈ شدہ پیگاسس 1.12 کے ل performance ، کارکردگی کی تین اہم تبدیلیاں ہیں ، جن میں شامل ہیں:

• کلسٹر میٹا کی معلومات حاصل کرنے کے لئے HTTP انٹرفیس فراہم کریں؛

• کثیر کرایہ دار کی معاونت کی بہتر صلاحیتیں فراہم کریں۔

• پرومیٹیس مانیٹرنگ سسٹم تک رسائی کی حمایت؛

فی الحال ، پیگاسس 1.12 بھرپور فنکشن سپورٹ کا ایک سلسلہ فراہم کرتا ہے ، جیسے: اسنیپ شاٹ کولڈ بیک اپ ، ٹیبل نرم ڈیلیٹ ، ٹیبل لیول لکھنا موجودہ حد ، وغیرہ۔ اور اس میں ایک اعلی مکمل دستیابی ، اعلی کارکردگی ، مضبوط مستقل مزاجی ، آسان ہے کارکردگی جیسے اسکیلنگ۔

پیگاسس 1.12 گتوب ایڈریس:

https://github.com/XiaoMi/pegasus

پیگاسس کے بارے میں مزید

https://pegasus-kv.github.io/overview/

لیفینگ ڈاٹ کام اے آئی ڈویلپر

Leifeng.com سالانہ انتخاب—— 19 بڑی صنعتوں میں اے آئی کے بہترین لینڈنگ کے بہترین طریقوں کی تلاش

2017 میں قائم کیا گیا ، "بہترین اے اے نوگیٹس کیسز کی سالانہ فہرست" صنعت کی پہلی اے آئی بزنس کیس سلیکشن کی سرگرمی ہے۔ تجارتی جہت سے آغاز کرتے ہوئے ، لیفینگ ڈاٹ کام مختلف صنعتوں میں مصنوعی ذہانت کے بہترین عمل کی تلاش میں ہے۔

تیسرا انتخاب باضابطہ طور پر شروع کیا گیا ہے۔ وی چیٹ پبلک اکاؤنٹ "لیفینگ ڈاٹ کام" پر عمل کریں اور رجسٹریشن میں حصہ لینے کے ل "مطلوبہ الفاظ" فہرست "کو جواب دیں۔ تفصیلات کے لئے ، براہ کرم WeChat ID: xqxq_xq سے مشورہ کریں