تم إطلاق الموقع الرسمي لشركة TVM الصينية! "كتاب مرجعي" شامل لنشر نموذج التعلم الآلي موجود هنا
المحتويات في لمحة: تم مؤخرًا إصدار وثيقة TVM الصينية رسميًا، والتي تمت ترجمتها ومراجعتها بواسطة متطوعي مجتمع MLC، وهي الآن مستضافة على الموقع الرسمي لـ Hyper.AI.
الكلمات المفتاحية: مُجمِّع التعلم الآلي مفتوح المصدر TVM
تم نشر هذه المقالة لأول مرة على الحساب الرسمي لـ WeChat: HyperAI
بعد خمس سنوات من إطلاقه، أصبح TVM عبارة عن مجموعة تجميعية شائعة للتعلم العميق
في أغسطس 2017، أصدر تشين تيانتشي، الذي كان آنذاك طالب دكتوراه في جامعة واشنطن، وأعضاء فريقه، TVM رسميًا.
هذا هو إطار عمل لتجميع النماذج مفتوح المصدر، واسمه الكامل هو Tensor Virtual Machine، وهو ما يعني آلة Tensor الافتراضية.ويهدف إلى تجميع خوارزميات التعلم الآلي تلقائيًا في لغة الآلة التي يمكن تنفيذها بواسطة الأجهزة الأساسية، وبالتالي الاستفادة من أنواع متعددة من قوة الحوسبة.
نظرة عامة على نظام TVM: قابل للتطبيق على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات وشرائح تسريع التعلم الآلي المختلفة
ورق:
TVM: مُجمِّع مُحسِّن آلي شامل للتعلم العميق
في سؤال Zhihu "كيف تقيم آلة TVM مفتوحة المصدر الجديدة لفريق Chen Tianqi؟"، أوضح Chen Tianqi ذلك شخصيًا قائلاً:
تحاول TVM تلخيص تجربة التحسين اليدوي لعمليات التعلم العميق على مستوى أعلى من التجريد، بحيث يمكن للمستخدمين استكشاف مساحة تنفيذ العمليات الفعالة بسرعة بطريقة آلية أو شبه آلية.
لقد حصل هذا السؤال على ما يقرب من 260 ألف مشاهدة على Zhihu.
منذ افتتاحه للجمهور منذ ما يقرب من 5 سنوات،تتمتع TVM بمزايا المرونة والأداء العالي والقدرة على التكيف مع أي جهاز. يتم تفضيله من قبل العديد من الشركات المصنعة الكبرى، مثل NVIDIA وAMD وARM وAWS وFacebook وغيرها، والتي تستخدم جميعها TVM، وهي مجموعة تجميع أجهزة التعلم العميق مفتوحة المصدر من البداية إلى النهاية، لتعزيز الدعم للأجهزة التعسفية.
استغرق إصدار الوثائق الصينية للإصدار v0.10.0 ثلاثة أشهر
في الوقت الحالي، أصبحت المواد التعليمية الصينية المتعلقة بـ TVM على الإنترنت متناثرة نسبيًا. إن المواد الصينية القليلة المتاحة يتم تجميعها وإخراجها في الغالب من قبل ممارسين أو متحمسين في الصناعات ذات الصلة بناءً على احتياجاتهم الدراسية أو العملية.
من أجل مساعدة المطورين المحليين على تعلم TVM بشكل منهجي وتعزيز تطوير تجميع التعلم الآلي في الصين،بدأ متطوعو مجتمع MLC (تجميع التعلم الآلي) بالوثائق وقاموا بترجمة وثائق TVM الرسمية v0.10.0 بطريقة تعاونية مفتوحة المصدر.
يتم استضافة وثائق TVM الصينية بواسطة Hyper.AI
البوابة →https://tvm.hyper.ai/
تعتمد الوثائق الصينية على بنية الوثائق الإنجليزية الموجودة على الموقع الرسمي لـ TVM.تم إجراء تعديلات لتناسب عادات القراءة لدى الشعب الصيني بشكل أفضل، مما يوفر سلسلة من الوثائق العملية للرجوع إليها من تثبيت TVM إلى استخدامه للتطوير.
هناك ثلاث طرق لتثبيت TVM: تثبيت الكود المصدر، وتثبيت صورة Docker، وتثبيت NNPACK Contrib
في قسم البرنامج التعليمي للمستخدم، يتم أيضًا توفير أكثر من عشرة برامج تعليمية للمطورين للبحث والعثور عليها بسرعة للتعلم.
في الوقت الحالي، لا تزال وثائق TVM الصينية قيد التحديث. ، نأمل أن ينضم إلينا المزيد من المطورين الذين يهتمون بتجميع التعلم الآلي ويركزون عليه، ويستفيدون من المجتمع ويخلقون قيمة للمجتمع.
نحن نرحب بجميع أشكال المساهمات، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر:
- اطلب ترجمة ومراجعة مستندات TVM الإنجليزية
- إرسال مشكلة أو طلب سحب لتوحيد المستندات الصينية
- تعزيز دروس المشروع ومنشورات المدونات والمشاركة بنشاط في أنشطة المجتمع
- أكثر
مجتمع مفتوح المصدر كل شيء يأتي من المجتمع وكل شيء يعود إلى المجتمع. قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بوثائق TVM الصينية الآن. نأمل أن تصبح عضوًا لدينا وتساهم في تطوير مترجمي التعلم الآلي في المجال الصيني!
⭐️ TVM في GitHub:
⭐️ TVM الصينية على GitHub:
https://github.com/hyperai/tvm-cn
الشكر والتقدير:
إن الإطلاق الناجح لموقع TVM الصيني لا ينفصل عن الدعم القوي من مجتمع MLC.AI. نتقدم بخالص الشكر لجميع أعضاء المجتمع على مشاركتهم الفعالة ومساعدتهم:
-- زيادة--