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如何评价 MXNet 被亚马逊AWS 选为官方深度学习平台

如何评价 MXNet 被亚马逊AWS 选为官方深度学习平台

昨日,亚马逊 CTO Werner Vogels 在博文中写到 MXNet 被 AWS 正式选择成为其云计算的官方深度学习平台。Vogels 表示:

AWS将会为用户提供软件代码、文档,并且将会投入力量在 MXNet 的研发,以及企业级生态上。

MXNet 是一个全功能、灵活且高扩展性的深度学习框架,支持深度学习模型中的卷积神经网络和长期短期记忆网络。由学术界发起,由华盛顿大学和卡内基梅隆大学的研究人员联合发起。

如何评价 MXNet 被亚马逊AWS 选为官方深度学习平台

其实 AWS 此前也支持过其他的深度学习框架,如 TensorFlow、CNTK、Caffe、Torch,但这次 MXNet 直接被选为官方平台,成为正室。TensorFlow 和 CNTK 框架分别由谷歌和微软发起,而 Caffe 则是来自加州大学伯克利分校的伯克利人工智能研究实验室。

针对 MXNet 被 Amazon AWS 选为官方深度学习平台这一事项,业内人士发表了自己的看法(雷锋网 (公众号:雷锋网) 已获得以下评论的引用授权):

解浚源:MXNet 联合发起人

MXNet 发展到现在有一年多时间,是一个相对成熟的项目。

我对我们的技术很有信心。MXNet 的速度,节省内存,接口灵活性,和分布式效率都是可圈可点的。作为一个由爱好者发起,没有投资的项目,MXNet 以前最大的短板是文档和宣传。而 Amazon 作为大财主以后在这方面可以起到很好的作用。

实际上 Amazon 对 MXNet 的支持已经有一段时间了,在 Github 上提交了很多文档方面的改进。总体来说 Amazon 对开源社区很友好,除了对文档和稳定性的要求严格了一些并没有干涉我们的开发。Code Review 还是我们自己在做,是否接收代码也是社区决定的。

在 Amazon 之前已经有很多公司在默默的用 MXNet 了,只是没有大肆宣传。比如图森互联、地平线搞 Mathematica 的 Wolfram 都给 MXNet 贡献了很多代码。

刘慎修:斯坦福博士

大概可以永远告别 AWS 上跑个 Deep Learning 要手装一堆东西还不知道 Efficiency 怎么样的年代了。话说以前见大家吐槽 MXNet 的 Documentation 不清楚可是我觉得 Document 挺棒的啊,虽然确实比不上 Tensorflow 但是比 Torch 舒服多了,清楚易懂还便于 Develop,之前改过些 MXNet 代码感觉还是挺轻松愉快的,比起 Caffe 自己轻易什么都不敢动,MXNet 给我的感觉是对开发者友好许多。Codebase 也不算大,上手也方便。有了 AWS Endorse 以后知名度肯定蹭蹭涨,相信在开源社区和 TensorFlow 可以一战。

彭河森:微软机器学习科学家

作为亚马逊曾经最年轻的机器学习科学家,机器学习委员会成员,我发表下自己的看法:

历史背后的故事

亚马逊自己还开源过一个深度学习框架叫做 DSSTNE? (读作 Destiny),DSSTNE  是 2016 年早些时候开源的,主要开发团队归属于亚马逊零售业务部门,老大是 Jeff Wilk。

而这次声称支持 MXNet 的是云计算部门(老大是 Andrew Jassy),而发帖人是 Werner Vogels ,是亚马逊的 CTO。这里面的宫斗还没看出来吗?

2016 年 4 月,Jeff Bezos 宣布将 Jeff Wilke 和 Andrew Jassy 同时分别晋升为了 Amazon Retail 和 AWS 部门的 CEO。这里面两个信息:第一,下一任亚马逊掌门人就是这两位里面选的了;第二,Kindle 、Ads 啊神马的,都好好给我站队,不要有非分之想。

紧接着 2016 年5月,Jeff Wilke 下面的零售部门先发制人宣布开源 DSSTNE,只可惜当时大家都在 import keras,DSSTNE 没有得到大力支持。

这些 AWS 的人能不着急吗?机器学习领域向来都是 Jeff Bezos 的最爱,大力推广机器学习的人都能提升很快,这表功的机会难道 AWS 不能搬回来一点?作为亚马逊的老人,这些故事从上到下看的太多了。

MXNet 能给 AWS 业务方面干嘛?预测、供应链、消费者行为分析等方面均不能做。

现在 Theano, Tensorflow, Torch, Caffe 等包都是 g2 instance 直接预装好的了,不需要 AWS 支持,大家自己也会搜一搜直接调用。就连亚马逊自己的人也在 import keras。

李沐(MXNet 发起人)提出“把手上的数据交出去给云即可,然后花钱租算力”,这个说法在亚马逊已经被提出过一次了。上一个发起者是 Joseph Sirosh,他领导了 Elastic Machine Learning,也就是 AWS Machine Learning 的雏形,在靠这个风口升了一级以后迅速跳槽到了微软当了 CVP,当然,后来 EML 被证明用户群体非常有限,基本上是个失败的任务。

其实 Hacker News 对这件事的评价要冷静得多。

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