Paperspace et Graphcore lancent l’environnement de développement intégré Gradient Notebooks avec paiement à l’utilisation
Les développeurs souhaitant passer au niveau supérieur peuvent désormais tirer parti, à la demande, de la puissance des IPU Graphcore grâce à des formules premium proposées par Paperspace Gradient. Ces dernières permettent aux utilisateurs professionnels et aux chercheurs en IA d’accroître, rapidement et à moindres coûts, leurs capacités en calcul afin de répondre à leurs besoins croissants.
Paperspace Gradient constitue une excellente alternative à Google Colab et offre la possibilité d’exploiter des notebooks, basés sur navigateur, qui s’exécutent sur les IPU de pointe de Graphcore.
Les développeurs ont accès à un large éventail de modèles optimisés pour les IPU et dédiés au traitement automatique des langues, à la vision par ordinateur et aux réseaux de neurones graphiques. Les utilisateurs de Hugging Face, pour leur part, peuvent entraîner et ajuster des modèles de transformeur sophistiqués à l’aide de quelques lignes de code seulement.
Si vous débutez avec les IPU, Paperspace propose également six heures de temps de calcul gratuit afin que vous puissiez découvrir les avantages de ceux-ci et essayer l’environnement Gradient Notebooks.
Modèle Stable Diffusion
Le lancement des nouvelles formules premium coïncide avec l’annonce de la prise en charge, par Graphcore et Paperspace et pour la première fois sur des IPU, du modèle Stable Diffusion.
Ce modèle d’IA, extrêmement populaire, a été plébiscité pour sa flexibilité et la qualité des images générées à partir d’un texte ou d’une image, ou à la suite de reconstructions commandées par du texte.
Après le lancement d’un notebook Paperspace basé sur le Web et l’exécution du modèle Stable Diffusion préentraîné de Hugging Face, des images peuvent être générées en quelques minutes.
Réseaux de neurones graphiques
Les IPU Graphcore sont de plus en plus reconnus pour leur capacité sans pareille à exécuter des réseaux de neurones graphiques.
Cette année, les réseaux de neurones graphiques développés par Graphcore ont obtenu les deux premières places à l’occasion de l’Open Graph Network Large Scale Challenge, le test de référence en termes de performances d’IA.
Les deux modèles consacrés, GPS++ pour la prédiction moléculaire et Distributed KGE TransE (256) pour la construction de graphes de connaissances, font partie des modèles pouvant être exécutés sur des notebooks Paperspace Gradient (entraînement et inférence).
Notebooks inédits supplémentaires
De nouveaux notebooks adaptés aux IPU, et associés à de nombreuses solutions et applications d’apprentissage automatique, font constamment leur apparition dans Paperspace Gradient.
Les opérations suivantes, entre autres, peuvent maintenant être effectuées :
Traitement du langage naturel
- Génération de texte avec GPT-2[L/XL]
- Analyse rapide des sentiments avec BERT et RoBERTa
- Reconnaissance d’entités nommées avec BERT
- Réponse à des questions à choix multiples et classification de textes avec RoBERTa
- Résumé automatique de texte avec T5 Small
- Classification d’entités avec BERT
- Traduction avec BART-Base
Vision par ordinateur
- Classification d’images avec un modèle ViT (Vision Transformer) et à l’aide de votre propre ensemble de données
Traitement du langage
- Reconnaissance automatique de la parole avec wav2vec 2.0
Une liste complète des notebooks Paperspace Gradient disponibles pour les IPU Graphcore est consultable dans ici.
Évolutions à venir
Le nombre croissant d’usagers cherchant à optimiser leur puissance de calcul à des fins professionnelles explique le lancement de formules payantes sur Paperspace. Les personnes qui souhaitent faire la différence en se tournant vers l’IA veulent le faire sans être freinées ni par la complexité des tâches, ni par la gestion chronophage des systèmes. C’est notre conviction.
Afin de les aider au mieux dans cette tâche, nous allons prochainement présenter une nouvelle suite d’outils conçus pour automatiser le processus d’entraînement et de déploiement de divers modèles.
Avec Gradient Workflows, les développeurs peuvent automatiquement mettre à jour leurs modèles, dès qu’ils transmettent du nouveau code à un référentiel GitHub lié. Le référentiel Gradient ad hoc, quant à lui, s’accompagne de tous les outils nécessaires à l’importation et à la gestion de modèles et facilite le contrôle des versions.
Avec Gradient Deployments, les modèles entraînés peuvent être convertis en points de terminaison d’API afin de concevoir des produits et des services aussi rapidement et facilement que ne le permet déjà Paperspace.
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