Большинство инженеров, работающих с машинным обучением, уже знакомы с форматом данных ONNX. Его часто используют для хранения обученных моделей и конвертации их мeжду фреймворками.В этой статье расскажу об ONNX и о том, почему этот формат данных широко используется. Посмотрим на особенности формата и конвертации в него и на экосистему полезных инструментов. Читать далее
В статье на примере определения интента по фразе клиента, полученной в текстовом виде показаны подходы для решения поставленной задачи, выбор метрик и моделей.Сделан обзор на актуальные подходы для ускорения работы нейронных сетей, представлены библиотеки ONNX и ONNX Runtime.Проведены тесты с использованием фреймоворков ONNX и ONNX Runtime, используемых для ускорения работы моделей перед выводом их в продуктовую среду.Представлены графические зависимости и блоки кода. Читать далее
Представляем версию 0.3 библиотеки глубокого обучения KotlinDL!Вас ждет множество новых фич: новые модели в ModelHub (включая модели для обнаружения объектов и распознавания лиц), возможность дообучать модели распознавания изображений, экспортированные из Keras и PyTorch в ONNX,…
Вышла версия 0.5 нашей библиотеки глубокого обучения KotlinDL.Этот выпуск посвящен новому API для удобного и простого в использовании развертывания моделей ONNX на Android. Мы доработали препроцессинг DSL, осуществили поддержку ONNX Runtime Execution Providers и многое другое. Читать далее