Facebook và Microsoft vừa thông báo họ đã cùng nhau hợp tác để cung cấp hệ sinh thái (mã nguồn) mở về AI (trí tuệ nhân tạo) đến với tất cả mọi người.
Facebook và Microsoft gọi đây là Open Neural Network Exchange (ONNX), nền tảng chia sẻ thuật toán sẽ cho phép các nhà phát triển chuyển đổi giữa các giai đoạn phát triển AI khác nhau.
Kết quả của mối hợp tác này sẽ cho phép bất kỳ ai bắt đầu nghiên cứu về AI tận dụng được nguồn lực này nếu không có sẵn.
Xem bản tiếng Anh tại trang Microsoft và Facebook.
We developed ONNX together with Microsoft to bridge this gap and to empower AI developers to choose the framework that fits the current stage of their project and easily switch between frameworks as the project evolves. Caffe2, PyTorch, and Cognitive Toolkit will all be releasing support for ONNX in September, which will allow models trained in one of these frameworks to be exported to another for inference. We invite the community to join the effort and support ONNX in their ecosystem. Enabling interoperability between different frameworks and streamlining the path from research to production will help increase the speed of innovation in the AI community.
Facebook và Microsoft gọi đây là Open Neural Network Exchange (ONNX), nền tảng chia sẻ thuật toán sẽ cho phép các nhà phát triển chuyển đổi giữa các giai đoạn phát triển AI khác nhau.
Kết quả của mối hợp tác này sẽ cho phép bất kỳ ai bắt đầu nghiên cứu về AI tận dụng được nguồn lực này nếu không có sẵn.
Xem bản tiếng Anh tại trang Microsoft và Facebook.
We developed ONNX together with Microsoft to bridge this gap and to empower AI developers to choose the framework that fits the current stage of their project and easily switch between frameworks as the project evolves. Caffe2, PyTorch, and Cognitive Toolkit will all be releasing support for ONNX in September, which will allow models trained in one of these frameworks to be exported to another for inference. We invite the community to join the effort and support ONNX in their ecosystem. Enabling interoperability between different frameworks and streamlining the path from research to production will help increase the speed of innovation in the AI community.