OctoMLのファーストプロダクト「The Octomizer」

@Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった 

今日は4月1日。。。なんどけどね。。。このような状況ではね。。。。

OctoMLのブログ。。。ブログと言えば、medium になったね。

medium.com

OctoMLのファーストプロダクトの「The Octomizer」

この件に関しては、このブログでも2019年12月14日に紹介しています。

vengineer.hatenablog.com

その時のスライドは、これ 。

$ pip install octomizer
$export OCTOML_ACCESS_TOKEN=...

import octomizer
model = octomizer.upload(model, params, 'resnet-18')
job = model.start_job('autotvm', { # also 'onnÿrt' etc!!.
                                    'hardware': 'gcp/<instance_tĀpe>',
                                    'TVM_NUM_THREADS': 1,
                                    'tvm_hash': '!!.'
})
while job.get_status().status != 'COMPLETE':
    sleep(1)
model.download_pkg("base_model", 'pĀthon') # Package with default schedules
model.download_pkg("optimized_model", 'pĀthon', job)

 がデモ用のコード。。。

optimizer にモデルを upload して、クラウド上で最適化を行う

最適化処理が終わったら、ベースモデルと最適化後のモデルをダウンロードできる。

これ、Google や Microsoft の AutoML と同じやんねん。何が違うのだろうか？

このスライドでは、

• GCP cloud instances
• ARM A class CPU/GPU
• ARM M class microcontrollers

がサポートしているもので、ロードマップ的には

• AWS and Azure cloud instances
• Quantization
• Hardware-aware architecture search
• Compression/distillation

があがっている。GCP、AWS、Azure 対応になるということは、どんなところでも対応できるのがポイントかな。。。

それが出来れば、ロードマップの下3つをサポートして、機能強化を進めると。。。