IBM’s CodeFlare automates AI model development

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एआई अपनाने की अवस्था में आपका उद्यम कहां खड़ा है? पता लगाने के लिए हमारे एआई सर्वेक्षण में भाग लें।


आईबीएम ने आज कोडफ्लेयर नामक एक नए सर्वर रहित ढांचे की घोषणा की है जो डेवलपर्स द्वारा हाइब्रिड क्लाउड वातावरण में तैनाती के लिए एआई मॉडल तैयार करने में लगने वाले समय को कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कंपनी का कहना है कि यह इंजीनियरों को डेटा अंतर्दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाने के लिए मॉडल के प्रशिक्षण, प्रसंस्करण और स्केलिंग को स्वचालित करता है।

डेटा और मशीन लर्निंग एनालिटिक्स उद्योगों में तेजी से बढ़ रहे हैं, कार्य तेजी से जटिल होते जा रहे हैं। एआई अनुसंधान के लिए तैयार किए गए बड़े डेटासेट और सिस्टम स्वाभाविक रूप से अधिक शामिल हो जाते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को अपने सेटअप को कॉन्फ़िगर करने में अधिक समय बिताने के लिए मजबूर होना पड़ता है। उदाहरण के लिए, आज एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को पहले मॉडल को प्रशिक्षित और अनुकूलित करना होगा, जिसमें डेटा सफाई, सामान्यीकरण, फीचर निष्कर्षण (यानी, डेटासेट का वर्णन करने के लिए आवश्यक संसाधनों की संख्या को कम करना) और बहुत कुछ शामिल है।

कोडफ्लेयर का उद्देश्य डेटा वर्कफ़्लो को स्केल करने के लिए विशिष्ट तत्वों के साथ एआई पुनरावृत्ति प्रक्रिया को सरल बनाना है। यह रे के शीर्ष पर बनाया गया है, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले RISElab का AI ऐप्स के लिए ओपन सोर्स वितरित कंप्यूटिंग सिस्टम है, और यह IBM समूह में एक प्रोजेक्ट से उभरा है जो दुनिया के पहले प्रोटोटाइप 2-नैनोमीटर चिप्स में से एक बनाने के लिए जिम्मेदार है। (दिलचस्प बात यह है कि रे के रचनाकारों ने स्टार्टअप एनीस्केल की स्थापना की, जो प्रौद्योगिकी द्वारा संचालित प्रबंधित सेवाएं प्रदान करता है।)

हाइब्रिड क्लाउड प्लेटफॉर्म की निदेशक प्रिया नागपुरकर ने कहा, “कोडफ्लेयर सरलीकृत मशीन लर्निंग की धारणा लेता है … एक कदम आगे, डेटा वैज्ञानिक अनुकूल इंटरफेस के साथ एंड-टू-एंड पाइपलाइनों को समेकित रूप से एकीकृत करने के लिए अलग-अलग चरणों से आगे बढ़ते हुए – जैसे कि पायथन, कंटेनर नहीं।” आईबीएम रिसर्च ने ईमेल के जरिए वेंचरबीट को बताया। “कोडफ्लेयर एकीकृत रनटाइम और प्रोग्रामिंग इंटरफेस के साथ पूर्ण पाइपलाइनों को एकीकृत और स्केल करना आसान बनाकर खुद को अलग करता है।”

वितरित कार्यप्रवाह

कोडफ्लेयर कई प्लेटफार्मों में पाइपलाइनों के प्रबंधन के लिए एक पायथन-आधारित इंटरफ़ेस प्रदान करता है। पाइपलाइनों को समानांतर किया जा सकता है और अधिकांश गणना वातावरण में साझा किया जा सकता है, साथ ही एडेप्टर के माध्यम से अन्य क्लाउड-देशी पारिस्थितिकी प्रणालियों के साथ एकीकृत और ब्रिज किया जा सकता है। ट्रिगर कार्यक्षमता कोडफ्लेयर पाइपलाइनों को किक करने में सक्षम बनाती है जब कुछ घटनाएं होती हैं, जैसे कि एक नई फ़ाइल का आगमन, जबकि लोडिंग और विभाजन के लिए समर्थन पाइपलाइनों को फाइल सिस्टम, ऑब्जेक्ट स्टोरेज, डेटा लेक और वितरित सहित डेटा स्रोतों की एक श्रृंखला पर आकर्षित करने देता है। फाइल सिस्टम।

इस संबंध में, कोडफ्लेयर अमेज़ॅन सेजमेकर पाइपलाइनों के समान है, जो क्लाउड डैशबोर्ड से मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के प्रवाह को स्वचालित और व्यवस्थित करने में मदद करता है। Google, Microsoft और Hybernet Labs क्रमशः क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइन, Azure मशीन लर्निंग पाइपलाइन और गैलीलियो में तुलनीय सेवाएँ प्रदान करते हैं। लेकिन आईबीएम का दावा है कि कोडफ्लेयर हाइब्रिड बादलों का समर्थन करने के लिए जमीन से बनाया गया था, जो ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के संयोजन को टैप करता है।

नागपुरकर ने कहा, “ढांचे के पीछे प्रेरणा एआई और मशीन लर्निंग, डेटा एनालिटिक्स और मॉडलिंग के संयोजन, और व्यक्तिगत चरणों से परे तौर-तरीकों को एकीकृत करने में बढ़ती जटिलता है।” “हमने एक सामान्य रनटाइम के तहत पाइपलाइनों को महत्वपूर्ण रूप से अनुकूलित करने का अवसर देखा, जहां डेटा निर्भरता और निष्पादन नियंत्रण को कुशलतापूर्वक प्रबंधित और अनुकूलित किया जा सकता है।”

आईबीएम का दावा है कि कोडफ्लेयर 100,000 प्रशिक्षण पाइपलाइनों के विश्लेषण और अनुकूलन के समय को चार घंटे से घटाकर 15 मिनट कर सकता है। कंपनी का कहना है कि वह कोडफ्लेयर को अपने सॉफ्टवेयर स्ट्रीम में एकीकृत करने के लिए ग्राहकों के साथ काम कर रही है, साथ ही इसे अपने स्वयं के एआई शोध में आंतरिक रूप से उपयोग कर रही है।

आज तक, कोडफ्लेयर ओपन सोर्स में उपलब्ध है, साथ ही यह कैसे काम करता है और डेवलपर्स को क्या शुरू करने की आवश्यकता है, इस पर तकनीकी ब्लॉग पोस्ट की एक श्रृंखला के साथ। आगे बढ़ते हुए, आईबीएम ने अधिक जटिल पाइपलाइनों और क्षमताओं जैसे दोष-सहिष्णुता और स्थिरता, एकीकरण और बाहरी स्रोतों के लिए डेटा प्रबंधन, और पाइपलाइन विज़ुअलाइज़ेशन के समर्थन के लिए कोडफ्लेयर को विकसित करना जारी रखने की योजना बनाई है।

नागपुरकर ने कहा, “एक लैपटॉप से ​​एक छोटे क्लस्टर से क्लाउड तक पाइपलाइनों को स्केल करने के लिए एक एकीकृत अनुभव को सक्षम करना कोडफ्लेयर के लिए एक प्रमुख फोकस है।” “हम कोडफ्लेयर को अपने हाइब्रिड क्लाउड प्लेटफॉर्म के विकास में अगले महत्वपूर्ण चरणों में से एक के रूप में देखते हैं। उपयोगकर्ताओं के लिए मूल्य के संदर्भ में, यह उजागर करना महत्वपूर्ण है कि दक्षता में उल्लेखनीय रूप से सुधार करके, कोडफ्लेयर न केवल लागत और समय की बचत को सक्षम बनाता है, बल्कि यह नए उपयोग के मामलों से निपटने का अवसर भी बनाता है जो पहले आकार, पैमाने, या के कारण अव्यावहारिक थे। जटिलता। ”

कोडफ्लेयर का शुभारंभ उद्यम के बीच एआई अपनाने में तेजी के रूप में आता है, एक प्रवृत्ति जो महामारी के कारण होती है। केपीएमजी के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि बड़ी संख्या में संगठनों ने अपने निवेश को इस हद तक बढ़ा दिया है कि वे बहुत तेजी से आगे बढ़ने के बारे में चिंतित हैं। मौजूदा गति से, मैकिन्से का अनुमान है कि एआई अगले 10 वर्षों के लिए सकल घरेलू उत्पाद वृद्धि में अतिरिक्त 1.2% का योगदान कर सकता है।

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