Android का न्यूरल नेटवर्क API (NNAPI) अब Facebook के PyTorch फ्रेमवर्क के साथ हार्डवेयर-त्वरित अनुमान का समर्थन करता है। और अधिक के लिए आगे पढ़ें!
मशीन लर्निंग ने हमारे वर्तमान को कई तरह से आकार दिया है कि अब हम इस पर ध्यान भी नहीं देते हैं। जो कार्य पहले या तो असंभव थे, अब प्रौद्योगिकी और उसके लाभों के कारण क्रियान्वित करना तुच्छ हो गया है बड़े पैमाने पर आबादी के लिए और भी अधिक व्यापक रूप से सुलभ. इसमें से बहुत कुछ ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग और Google के न्यूरल नेटवर्क एपीआई (NNAPI) के माध्यम से संभव हुआ है। अब, और भी अधिक उपयोगकर्ता एंड्रॉइड टीम की तरह त्वरित तंत्रिका नेटवर्क और उनके लाभों का अनुभव करने में सक्षम होंगे एक प्रोटोटाइप सुविधा के लिए समर्थन की घोषणा की जो डेवलपर्स को फेसबुक के PyTorch के साथ हार्डवेयर-त्वरित अनुमान का उपयोग करने में सक्षम बनाता है रूपरेखा।
ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग मॉडल को बिना डिवाइस पर स्थानीय रूप से चलाने की अनुमति देता है डेटा को सर्वर पर संचारित करने की आवश्यकता है, जिससे कम विलंबता, बेहतर गोपनीयता और सुधार की अनुमति मिलती है कनेक्टिविटी. एंड्रॉइड न्यूरल नेटवर्क एपीआई (एनएनपीआई) को एंड्रॉइड डिवाइस पर मशीन लर्निंग के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से गहन संचालन चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एनएनएपीआई जीपीयू, डीएसपी और एनपीयू सहित उपलब्ध हार्डवेयर एक्सेलेरेटर से लाभ उठाने के लिए एपीआई का एक सेट प्रदान करता है।
एनएनएपीआई को सीधे एंड्रॉइड सी एपीआई या उच्च-स्तरीय फ्रेमवर्क जैसे माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है टेन्सरफ्लो लाइट. और आज की घोषणा के अनुसार, पायटोरच मोबाइल ने NNAPI को सपोर्ट करने वाले एक नए प्रोटोटाइप फीचर की घोषणा की है, जिसके परिणामस्वरूप डेवलपर्स को PyTorch फ्रेमवर्क के साथ हार्डवेयर-त्वरित अनुमान का उपयोग करने में सक्षम बनाया गया है। इस प्रारंभिक रिलीज़ में एंड्रॉइड 10 और इसके बाद के संस्करण पर प्रसिद्ध लीनियर कन्वोल्यूशनल और मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन मॉडल के लिए समर्थन शामिल है। MobileNetV2 मॉडल का उपयोग करके प्रदर्शन परीक्षण एकल-थ्रेडेड CPU की तुलना में 10x स्पीडअप दिखाता है। पूर्ण स्थिर रिलीज़ की दिशा में विकास के हिस्से के रूप में, भविष्य के अपडेट में अतिरिक्त के लिए समर्थन शामिल होगा मास्क आर-सीएनएन, एक लोकप्रिय ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन सहित ऑपरेटर और मॉडल आर्किटेक्चर नमूना।
संभवतः PyTorch के शीर्ष पर निर्मित सबसे प्रसिद्ध सॉफ़्टवेयर टेस्ला का ऑटोपायलट सॉफ़्टवेयर है। हालाँकि आज की घोषणा ऑटोपायलट के लिए कोई प्रत्यक्ष समाचार नहीं देती है, लेकिन इससे होने वाले लाभों के बारे में पता चलता है उन लाखों एंड्रॉइड उपयोगकर्ताओं के लिए त्वरित तंत्रिका नेटवर्क जो शीर्ष पर निर्मित सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं पायटोरच।