fastai: 高レベルの生産性と低レベルの研究の柔軟性を両立させるディープラーニングライブラリ

何を解決するか

fastaiは、標準的なディープラーニングの領域において、最先端の結果を容易に達成できるように設計されたディープラーニングライブラリです。迅速な生産性を求める実務家向けの高レベルコンポーネントと、新しい手法を構築するために柔軟性とハックのしやすさを必要とする研究者向けの低レベルコンポーネントの間のギャップを埋めます。

仕組み

PyTorchの上に構築されたfastaiは、分離された抽象化によるレイヤー化されたアーキテクチャを使用しています。これにより、ユーザーは使用するAPIのレベルを選択できます。画像分類やテキストの感情分析のような標準的なタスクのための高レベルで簡潔なコードから、カスタム研究のための低レベルのビルディングブロックまで、幅広く対応しています。主な技術的特徴には、GPUに最適化されたコンピュータビジョンライブラリ、トレーニングの変更を行うための新しい2方向コールバックシステム、新しいデータブロックAPI、およびPython用のカスタム型ディスパッチシステムが含まれます。

対象者

モデルを迅速に構築・デプロイしたいディープラーニングの実務家と、新しいディープラーニング技術を実験するための高度に構成可能なフレームワークを必要とする研究者の両方を対象としています。

ハイライト

• 使いやすさと深いハックのしやすさを両立させたレイヤー化されたAPIを提供
• 画像分類、画像セグメンテーション、テキストの感情分析、レコメンデーションシステム、およびテーブルデータモデルをサポート
• GPUに最適化されたコンピュータビジョンライブラリを提供
• トレーニング中にデータ、モデル、またはオプティマイザを変更できる柔軟な2方向コールバックシステムを搭載
• PyTorchおよびその他のPyTorchベースのライブラリとシームレスに統合