@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。
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。
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、
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。。。
