f8: Facebook veröffentlicht Deep-Learning-Software als Open Source
Das auf Facebooks Entwicklerkonferenz vorgestellte Caffe2 ist Nachfolger des an der University of California entstandenen Deep-Learning-Frameworks Caffe, dessen Erfinder mittlerweile für Facebook arbeitet.
- Alexander Neumann
Facebook hat auf der eigenen Entwicklerkonferenz f8 die Open-Source-Legung von Caffe2 angekündigt. Dabei handelt es sich um eine Sammlung von Werkzeugen für den Einsatz in Deep-Learning-Szenarien, die Facebooks Entwickler bisher zum Training von KI-Modellen und in der App-Entwicklung genutzt haben.
Die Deep-Learning-Software ist der Nachfolger des Deep-Learning-Frameworks Caffe, die Yangqing Jia als Doktorand an der University of California in Berkeley entwickelt hatte. Jia leitet mittlerweile Facebooks Bemühungen zur Entwicklung einer Softwareplattform für KI-Anwendungen. Letzten Oktober hatte das soziale Netz außerdem schon Caffe2Go vorgestellt, eine CPU- und GPU-optimierte mobile Version von Caffe2, die den Style-Transfer-Ansatz nutzt, mit dem sich mit einem neuronalen Netz Fotos oder Videos in einem vorgegebenen Stil anpassen lassen, ohne dass dabei störende Verzerrungen entstehen.
Abgrenzung und Rückendeckung
Caffe2 bietet APIs für C++ und Python und ist darauf ausgerichtet, Machine-Learning-Algorithmen in Smartphone- (iPhone, Android) und in großen Cluster-Anwendungen einzusetzen. Einsatzszenarien sind beispielsweise Bild-, Video- und Textklassifizierung sowie Spracherkennung. Hierfür finden sich im Caffe2 Model Zoo vorkonfigurierte Trainingsmodelle. Es unterscheidet sich offenbar von PyTorch, einem anderen Software-Framework von Facebook, das mehr forschungsgetrieben orientiert ist. Dieses erlaubt Programmierern, mit verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen zu experimentieren.
Caffe2 hingegen soll sich für die professionelle Softwareentwicklung eignen. Die Software ist insofern bemerkenswert, dass Benutzer nun in der Lage sind, Bilderkennung, Natural Language Processing und Computer Vision direkt auf ihrem Mobilgerät zu nutzen. Das war bislang nur mit Googles Konkurrent TensorFlow möglich. Solche Aufgaben werden in der Regel auf Servern in der Cloud durchgeführt, mit denen die mobilen Geräte dann vernetzt sind.
Im Zuge der Caffe2-Entwicklung ist es außerdem zur Zusammenarbeit zwischen Facebook und Nvidia gekommen, um das Framework in die Entwicklerbibliotheken des Herstellers von Grafikchips zu integrieren, damit das Framework die Hardwarebeschleunigung über Nvidias GPUs nutzen kann. Zusätzlich sind Intel, Qualcomm, Microsoft und Amazon daran interessiert sicherzustellen, dass sich Caffe2 in deren Plattformen, Geräten und Services nutzen lässt.
Ressourcen
Facebook hat im Zuge der Open-Source-Legung unter einer BSD-Lizenz auf der Projekt-Hosting-Plattform GitHub auch Dokumentationsmaterial und Tutorials bereitgestellt. (ane)
