Giới thiệu một số Deep Learning Frameworks phổ biến

Trong thời đại công nghệ phát triển như hiện nay, Deep Learning hay Framework là những thuật ngữ đã khá phổ biến trong cộng đồng lập trình. Cùng với sự phát triển của các thuật toán Deep Learning (DL) thì các thư viện cũng như framework hỗ trợ các thuật toán này cũng ngày càng tăng về số lượng. Hầu hết các thư viện và framework này đều cung cấp dưới dạng mã nguồn mở (open source) do đó rất linh hoạt trong việc sử dụng và mở rộng, đây cũng là một trong những lý do DL được áp dụng trong nhiều bài toán với nhiều lĩnh vực khác nhau. 

Lựa chọn Deep Learning Framework nào để làm việc hiệu quả nhất luôn là bài toán đặt ra cho các lập trình viên. Trong rất nhiều Framework cho modeling đang có trên thị trường hiện nay, iRender xin giới thiệu top 5 Framework phổ biến nhất.

TensorFlow được phát triển bởi các nhà khoa học và kỹ sư trong nhóm Google Brain nhằm mục đích nghiên cứu Machine Learning và Deep Neural Network. Dần dần Framework ra đời và có đủ khả năng để áp dụng trong nhiều lĩnh vực đa dạng khác nhau. TensorFlow được viết bằng Python và sử dụng các đồ thị luồng dữ liệu để tính toán. Khi so sánh với các Deep Learning Framework khác, có thể thấy TensorFlow đang là framework mã nguồn mở tốt nhất. TensorFlow cũng khá dễ sử dụng và modular front-end về kiến ​​trúc. Ngoài ra, TensorFlow cung cấp hỗ trợ cho Convolutional Neural Networks và Recurrent Neural Networks. TensorFlow còn được hỗ trợ cho môi trường Google và Amazon cloud.

Một số tính năng nổi bật của TensorFlow framework:

• TensorFlow hỗ trợ cả hai ngôn ngữ C và Python.
• TensorFlow có thể chạy trên nhiều CPU cũng như GPU giúp đẩy nhanh quá trình huấn luyện cũng như xử lý dữ liệu thực từ mô mình đã được học. Ngoài ra với việc có thể sử dụng thư viện này trên các hệ thống Cloud sẽ làm đẩy nhanh hiệu năng của các hệ thống sử dụng TensorFlow.
• Với khả năng chạy trên nhiều hệ điều hành như bao gồm cả iOS, Android, hứa hẹn sẽ phát triển được các ứng dụng thông minh nhờ áp dụng các tính năng nổi bật của DL.

Keras là một deep learning framework với ngôn ngữ Python được hỗ trợ. Nó là thư viện cực kỳ tiện ích để xây dựng bất kỳ thuật toán nào cho Deep Learning. Lợi thế của Keras là những đoạn code Python giống nhau đều có thể thực thi trên CPU và GPU. Ngoài ra, môi trường thuật toán bên Keras được phát triển với nguyên tắc thân thiện với người dùng, cho phép những thuật toán training tiên tiến nhất cho thị giác máy tính, nhận dạng văn bản. Keras được phát triển bởi François Chollet, một nhà nghiên cứu của Google. Keras được sử dụng chủ yếu trong các tổ chức như là CERN, Yelp, Square or Google, Netflix, và Uber.

Sau đây là một số tính năng nổi bật của Keras framework:

• Keras là một framework với mã nguồn mở, và đơn giản, rất dễ sử dụng
• Được hỗ trợ chính thức bởi Google
• Thư viện Python mạnh mẽ, dễ học và dễ dùng.

Tuy nhiên, Keras hỗ trợ không tối đa với nhiều GPU, cũng như kém linh hoạt và không phù hợp cho nghiên cứu kiến trúc mới.

Caffe được phát triển bởi Berkeley AI Research (BAIR) và sự đóng góp từ cộng đồng. Mặc dù Caffe hỗ trợ Convolutional Neural Networks, nhưng hiện tại nó không hỗ trợ Recurrent Neural Networks. Được giới thiệu đầu tiên năm 2014 với mục đích là sử dụng để áp dụng thuật toán DL trong các bài toán liên quan đến thị giác máy, cho đến ngày nay cùng với sự đóng góp của cộng đồng, caffe framework được sử dụng cho nhiều lĩnh vực khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý tiếng nói…

Sau đây là một số tính năng nổi bật của Caffe framework:

• Ngoài ngôn ngữ dùng để phát triển là C++, Caffe framework còn hỗ trợ Matlab, Python.
• Dễ dàng trong việc thiết lập và cài đặt do Caffe có kiến trúc đặc biệt trong đó sử dụng các thư viện đi kèm một cách độc lập.
• Caffe cho phép người dùng có thể dẽ dàng tùy chọn huấn luyện thuật toán DL trên CPU hoặc GPU.
• Người dùng có thể tự thiết lập một cấu trúc mạng cho hệ thống của mình theo một quy ước có trước, vì vậy người dùng không cần can thiệp quá sâu vào phần lập trình mà vẫn sử dụng được DL.
• Người sử dụng có thể dễ dàng thực hiện quá trình huấn luyện trên dữ liệu của mình thông qua các câu lệnh đơn giản. Ngoài ra, người dùng cũng có thể sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn (pretrain model) do cộng đồng đóng góp (models zoo).

Tuy nhiên Caffee ít linh động, model được định nghĩa trước phức tạp và khó khăn khi định nghĩa mô hình model mới.

Torch là deep learning framework với sự hỗ trợ các thuật toán ưu tiên cho GPU. Torch cho hiệu suất tốt hơn so với các deep learning framework khác do Torch được phát triển bằng ngôn ngữ Lua bởi nhóm nghiên cứu tại trường Đại học NewYork. Torch hiện được sử dụng rộng rãi trong nhiều phòng nghiên cứu cũng như các hãng công nghệ nổi tiếng Facebook, Google, Twitter, NYU, IDIAP …

Sau đây là một số tính năng nổi bật của Torch framework:

• Torch được phát triển bằng ngôn ngữ Lua, một ngôn ngữ mà dễ dàng tích hợp với C. Do đó, chỉ trong vài giờ, bất kì thư viện C hay C++ nào cũng đều trở thành thư viện Lua.
• Torch cũng có thể sử dụng các mô hình huấn luyện trước từ Caffe framework.
• Torch có khả năng chạy trên nhiều hệ điều hành, trong đó bao gồm các hệ điều hành di động như iOS, Android.

Tuy nhiên Torch khi cần thiết kế hay sử dụng một cấu trúc mạng người dùng sẽ phải tự lập trình với các quy ước đã đặt ra trước.

PyTorch là một framework được xây dựng dựa trên Python cung cấp nền tảng tính toán khoa học phục vụ lĩnh vực Deep learning. Pytorch tập trung vào 2 khả năng chính:

• Một sự thay thế cho bộ thư viện Numpy để tận dụng sức mạnh tính toán của GPU.
• Một platform Deep Learning phục vụ trong nghiên cứu, mang lại sự linh hoạt và tốc độ.

Sau đây là một số tính năng nổi bật của PyTorch framework:

• Hỗ trợ Dynamic computational graph.
• PyTorch được viết bằng Python, C và CUDA.
• Hỗ trợ tự động phân biệt cho NumPy và SciPy
• Sử dụng ngôn ngữ Python cho phát triển
• Hỗ trợ ONNX

Tuy nhiên vẫn ngoài những tài liệu chính từ PyTorch thì vẫn còn khá hạn chế các nguồn tài liệu bên ngoài như các tutorials hay các câu hỏi trên stackoverflow.

Để giúp người dùng giải quyết bài toán học máy một cách đơn giản và mượt mà hơn, iRender chúng tôi mang tới cho khách hàng dịch vụ GPU Cloud for AI/DL – dịch vụ cung cấp hiệu suất máy tính với hàng ngàn CPUs và GPUs mạnh mẽ. iRender hỗ trợ hầu hết các Deep Learning Framework phổ biến nhất hiện này như TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch,… Chúng tôi có những dòng cấu hình máy chuyên nghiệp phục vụ cho AI Inference, AI Training, Deep Learning, VR/AR…Với kiến trúc Turing: 6/12 x RTX 2080Ti, 11GB vRAM, kiến trúc Pascal: 6/12 x NVIDIA TITAN Xp, 12GB vRam. Hoặc bất kỳ cấu hình nào bạn yêu cầu, vui lòng liên hệ trực tiếp để được phục vụ.

Hãy đăng ký tại đây để sử dụng dịch vụ của chúng tôi.

Tham khảo: tiendv's blog