IA en boîte - PYTORCH IGNITE

Digital 113

30 Aug 202404:55

Summary

TLDRL'association Porchignite a été créée autour d'un projet open source sur GitHub, visant à simplifier l'entraînement et l'évaluation des réseaux neuronaux. Les contributeurs offrent leur expertise en deep learning et en développement d'outils pour les entreprises. Ils proposent des prototypes pour tester des idées, améliorent et optimisent des outils existants de machine learning, et fournissent un support technique autour de frameworks comme PyTorch et PyTorch Ignite. Leur travail se concentre sur l'exploration des applications de la recherche à la production, en abordant des défis tels que la génération et le traitement de données, et en cherchant à démocratiser les avancées dans les modèles multimodales pour différents domaines industriels.

Takeaways

🌐 L'association Porchignite a été créée autour d'un projet open source sur GitHub, visant à simplifier l'entraînement et l'évaluation des modèles de réseau de neurones.
🤖 Les contributeurs à l'open source proposent leur expertise en deep learning et en entreprise, offrant plusieurs options de services.
🔧 Option 1 : Développement de prototypes de système pour tester la faisabilité d'une idée en entreprise, principalement dans le domaine du traitement d'image.
🛠️ Option 2 : Amélioration et optimisation des outils existants de machine learning pour les rendre plus efficaces et développer de nouvelles fonctionnalités.
💡 Option 3 : Support technique autour des frameworks PyTorch et PyTorch Ignite, pour aider les ingénieurs à mieux utiliser ces outils.
📈 Un client a souhaité développer un outil d'évaluation de modèle sur différents jeux de données, pour l'utilisation de son équipe de data scientists.
📦 Le développement a été réalisé en mode Agile, avec des pratiques de CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery), packaging et documentation.
📈 L'association constate un grand progrès dans la génération et le traitement de données, offrant aux clients une meilleure compréhension de ce que les systèmes peuvent faire.
🔍 Les défis incluent parfois la demande de clients pour des solutions de recherche en production avec une bonne efficacité, ce qui peut être complexe à réaliser.
🚀 L'exploration des modèles multimodales, comme la vision et le texte, est un domaine émergent qui a le potentiel de transformer de nombreux secteurs industriels.

Q & A

Quel est le nom du projet open source au centre de l'association?
-Le nom du projet open source est 'Porchignite'.
Quel est l'objectif principal de l'association?
-L'objectif principal est de simplifier l'entraînement et l'évaluation des modèles de réseau de neurones en utilisant le framework open source.
Quelles sont les compétences principales de l'association?
-L'association possède des compétences en deep learning et en développement d'entreprises.
Quelle est la première option proposée par l'association pour les entreprises?
-La première option est de développer des prototypes de système pour tester la faisabilité d'une idée en utilisant des technologies de traitement d'image.
Quel est le délai de développement pour la première option?
-Le délai de développement pour la première option est d'environ 2 à 3 mois.
Quelle est la deuxième option de service proposée par l'association?
-La deuxième option consiste à améliorer et optimiser les outils existants de machine learning pour les rendre plus efficaces et à développer de nouvelles fonctionnalités.
Quelle est la troisième option de service de l'association?
-La troisième option est de fournir un support technique autour des frameworks PyTorch et PyTorch Ignite pour aider les ingénieurs à mieux utiliser ces outils.
Quels sont les frameworks et les projets open source utilisés par l'association?
-L'association utilise principalement PyTorch, PyTorch Ignite et d'autres projets open source avec des licences à utilisation commerciale.
Comment l'association a-t-elle aidé un client spécifique?
-L'association a aidé un client en développant un outil d'évaluation de modèle en mode Agile, avec des pratiques de CI/CD, de packaging et de documentation.
Quels sont les défis que l'association rencontre avec les clients?
-Les défis incluent la compréhension imprécise par les clients de ce que les technologies peuvent faire et la demande de mettre en production des solutions de recherche avec une efficacité élevée.
Quels sont les domaines d'exploration émergents mentionnés dans le script?
-Les domaines d'exploration émergents mentionnés sont l'utilisation de modèles multimodal pour la vision, le texte et l'exploitation de données dans des domaines industriels différents.

Outlines

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😀 Création et objectifs de l'association Porchignite

L'association Porchignite a été créée autour d'un projet open source du même nom, disponible sur GitHub. Son objectif est de simplifier l'entraînement et l'évaluation des modèles de réseau de neurones. Les contributeurs à ce projet open source offrent leur expertise en deep learning et en entreprise. Ils proposent plusieurs services, notamment le développement de prototypes pour tester la faisabilité d'une idée dans un délai court et avec un investissement modeste, l'amélioration et l'optimisation des outils de machine learning existants, et le support technique pour mieux utiliser les frameworks PyTorch et PyTorch Ignite. Ils travaillent principalement avec des projets open source, y compris ceux avec des licences à usage commercial.

Mindmap

Keywords

💡Porchignite

Porchignite est le nom de l'association mentionnée dans le script, qui a été créée autour d'un projet open source du même nom sur GitHub. C'est un ensemble d'outils destinés à simplifier l'entraînement et l'évaluation des modèles de réseau de neurones. Dans le contexte du script, il s'agit d'un framework open source utilisé pour faciliter le développement et l'optimisation de solutions de deep learning.

💡Deep Learning

Deep Learning fait référence à une branche de l'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs niveaux de connexions ou de couches. Dans le script, l'expertise en deep learning est mentionnée comme l'un des domaines de compétence de l'association, indiquant qu'ils travaillent sur l'amélioration et l'application de technologies de deep learning pour résoudre des problèmes complexes.

💡Prototype de système

Le prototype de système est mentionné comme l'une des options offertes par l'association pour tester la faisabilité d'une idée dans une entreprise. Cela implique le développement d'un modèle ou d'une application initial qui peut être utilisé pour évaluer l'efficacité et la viabilité d'une solution potentielle avant de passer à une phase de développement plus avancée.

💡Traitement d'image

Le traitement d'image est un domaine mentionné dans le script où l'association travaille, en utilisant des systèmes d'intelligence artificielle pour analyser et interprétter des images. C'est un aspect important de la solution proposée pour les clients, où l'association peut aider à développer des systèmes capables d'analyser et de traiter des données visuelles.

💡Machine Learning

Machine Learning est une technique de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre et d'améliorer leurs performances à travers l'expérience sans être explicitement programmés. Dans le script, l'association propose d'améliorer et d'optimiser les outils de machine learning existants pour augmenter leur efficacité.

💡Frameworks

Les frameworks sont des structures logicielles prédéfinies qui aident les développeurs à créer des applications plus rapidement et efficacement. Dans le contexte du script, les frameworks comme PyTorch et PyTorch Ignite sont mentionnés comme des outils clés utilisés pour le développement et l'optimisation des modèles de deep learning.

💡Support technique

Le support technique est l'une des options proposées par l'association pour aider les entreprises à mieux utiliser les frameworks et à adopter les meilleures pratiques techniques. Cela peut inclure l'assistance dans la résolution de problèmes, la formation et la consultation pour améliorer les compétences internes en matière de développement et d'application de solutions de deep learning.

💡Agile

Agile est un ensemble de principes pour guider le développement de projets de logiciels, axé sur la collaboration, la souplesse et la livraison continue de valeur. Dans le script, le développement d'un outil d'évaluation de modèle est mentionné comme étant réalisé en mode Agile, ce qui signifie qu'il a été développé de manière itérative et adaptative, avec une communication ouverte et un focus sur la livraison de fonctionnalités de valeur.

💡CI/CD

CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery) est une pratique de développement logiciel qui automatise le processus de création, de test et de déploiement des logiciels. Dans le script, l'association a développé un package Python avec les meilleures pratiques en CI/CD, ce qui signifie qu'ils ont mis en place des processus pour intégrer et livrer le code de manière continue et automatisée.

💡Multimodal

Multimodal fait référence à l'utilisation de plusieurs types de données ou d'entrées différentes dans un même système. Dans le script, l'exploration des modèles multimodal est mentionnée comme un domaine émergent, où l'on cherche à comprendre comment combiner différentes formes de données, telles que la vision et le texte, pour résoudre des problèmes industriels complexes.

Highlights

L'association a été créée autour d'un projet open source pour simplifier l'entraînement et l'évaluation des modèles de réseau de neurones.

Contribuables au projet open source, offrant leur expertise en deep learning et en entreprise.

Proposition de développer des prototypes de système pour tester la faisabilité d'une idée en entreprise.

Évaluation d'une idée et utilisation d'un système EA en un temps court et avec un investissement modeste.

Optimisation des outils machine learning existants pour améliorer leur efficacité et développer de nouvelles fonctionnalités.

Support technique autour des frameworks PyTorch et PyTorch Ignite pour aider les ingénieurs à mieux les utiliser.

Utilisation de PyTorch, PyTorch Ignite et d'autres projets open source avec licence commerciale.

Développement d'un outil d'évaluation de modèle pour les Data Scientists d'un client.

Développement en mode Agile d'un package Python avec les meilleures pratiques en CI/CD, packaging et documentation.

Difficulté à comprendre précisément ce que les systèmes peuvent faire et à gérer les attentes des clients.

Défi de transformer des travaux de recherche en applications pratiques avec une bonne efficacité.

Exploration des modèles multimodal pour les domaines industriels avec des applications émergentes.

Étude de l'application des modèles de traitement d'image satellite ou aérienne au texte et au problème de détection de segmentation.

Discussion sur l'apprentissage profond et la facilité d'adaptation des modèles pour différents types d'apprentissage.

Voilà ce qui va se démocratiser et simplifier les problèmes plus facilement qu'auparavant avec l'annotation manuelle et l'entraînement supervisé.