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Facebook开源深度学习框架Pythia用于图像和语言模型

作者: 学术君

时间: 2019-06-11 20:16

继去年年底开源自然语言处理建模框架PyText以及11月开源人工智能强化学习平台Horizo​​n,今年1月开源图像处理库Spectrum之后,Facebook的人工智能研究部门近日宣布开源Pythia,一个模块化的即插即用框架,使数据科学家能够快速构建复制和基准AI模型,现在可以在GitHub上免费获得。

PyText

去年12月,facebook宣布开源PyText NLP框架,PyText是一种基于深度学习的NLP建模框架,基于PyTorch 1.0构建。它可以连接 ONNX 和 Caffe2,借助 PyText,AI 研究人员和工程师可以把 PyTorch 模型转化为 ONNX,然后将其导出为 Caffe2,用于大规模生产部署,让模型的建立,更新,发布更加便捷。

GitHub入口:https://github.com/facebookresearch/pytext

Spectrum

随着移动相机硬件的快速改进,我们的手机可以捕获和存储越来越大的文件。上传这些大文件会占用移动数据,有时,文件根本无法加载。为了提高上传过程的效率,Facebook开发了Spectrum,一个适用于Android和iOS的图像处理库。借助Spectrum在各种应用中大规模提高了图像上传的可靠性和质量。今年1月的时候,Facebook在GitHub上正式发布Spectrum 1.0.0。

GitHub入口:https://github.com/facebookincubator/spectrum

Horizo​​n

Horizon专注于将强化学习应用于大规模系统, 包括模拟环境的工作流程以及用于在生产中预处理,培训和导出模型的分布式平台。该平台已经在Facebook上提供了性能优势,包括提供更多相关通知,优化流视频比特率以及改进Messenger中的建议。

GitHub入口:https://github.com/facebookresearch/Horizon

Pythia

Pythia是在PyTorch机器学习框架之上构建的,主要用于视觉和语言任务,例如回答与视觉数据相关的问题并自动生成图像标题。它结合了Facebook AI Research在人工智能竞赛中的顶级参赛作品,如LoRRA,一个同时赢得VQA挑战2018和Vizwiz Challenge 2018的视觉和语言模型,它能够展示以前最先进的AI系统如何实现顶级基准测试结果并将其性能与新模型的性能进行比较。

GitHub入口:https://github.com/facebookresearch/pythia

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