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La implementación eficiente de modelos de aprendizaje automático es crucial para diversas aplicaciones. Sin embargo, los marcos tradicionales como PyTorch presentan sus propios desafíos. Son grandes, lo que hace que la creación de instancias en un clúster sea lenta y su dependencia de Python puede causar problemas de rendimiento debido a la sobrecarga y al bloqueo global de intérprete (GIL). Como resultado, existe la necesidad de una solución más ligera y eficiente.

Las soluciones existentes como dfdx y tch-rs ofrecen alternativas, pero cada una tiene sus limitaciones. Si bien dfdx proporciona inclusión de formas en los tipos para evitar discrepancias de formas, aún puede requerir funciones nocturnas y puede ser un desafío para los que no son expertos en Rust. Por otro lado, tch-rs ofrece enlaces versátiles a la biblioteca de antorchas en Rust, pero incorpora toda la biblioteca de antorchas al tiempo de ejecución, lo que puede no ser óptimo para todos los escenarios.

Encontrarse Velaun marco minimalista de Machine Learning ML para Rust que aborda estos desafíos. Vela prioriza el rendimiento, incluida la compatibilidad con GPU y la facilidad de uso, con una sintaxis similar a PyTorch. Su objetivo principal es permitir la inferencia sin servidor facilitando la implementación de binarios ligeros. Al aprovechar Rust, Candle elimina la sobrecarga de Python y GIL, mejorando así el rendimiento y la confiabilidad.

Vela ofrece varias funciones para respaldar sus objetivos. Proporciona capacidades de entrenamiento de modelos, backends que incluyen CPU optimizada y compatibilidad con CUDA para GPU, e incluso compatibilidad con WASM para ejecutar modelos en navegadores web. Además, Candle incluye una variedad de modelos previamente entrenados en diferentes dominios, desde modelos de lenguaje hasta visión por computadora y procesamiento de audio.

Candle logra tiempos de inferencia rápidos con su backend de CPU optimizado, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real. Su backend CUDA permite la utilización eficiente de GPU, lo que permite un procesamiento de alto rendimiento de grandes conjuntos de datos. Además, el soporte de Candle para WASM facilita la implementación ligera en entornos web, ampliando su alcance a una gama más amplia de aplicaciones.

En resumen, Candle presenta una solución convincente a los desafíos de implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente. Al aprovechar las ventajas de rendimiento de Rust y un diseño minimalista que prioriza la facilidad de uso, Candle permite a los desarrolladores optimizar sus flujos de trabajo y lograr un rendimiento óptimo en entornos de producción.

Pruebe algunas demostraciones en línea: susurro, LLaMA2, T5, yolo, Segmentar cualquier cosa.


Niharika es pasante de consultoría técnica en Marktechpost. Es estudiante de tercer año y actualmente cursa su licenciatura en tecnología en el Instituto Indio de Tecnología (IIT), Kharagpur. Es una persona muy entusiasta con un gran interés en el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la inteligencia artificial y una ávida lectora de los últimos avances en estos campos.