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開源ai平臺（開源ai平臺云原生）

發(fā)布時間：2023-05-27 09:47:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 99

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于開源ai平臺的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

如何評價微軟研究院開發(fā)的AI量化投資平臺Qlib？
常用的人工智能軟件平臺有哪些？

開源ai平臺（開源ai平臺云原生）

如何評價微軟研究院開發(fā)的AI量化投資平臺Qlib？

列式存儲算標配，天生支持多線程不錯，但哪些場景有效還是未知數(shù)。最有趣的是他們搞了一套表達式引擎和緩存，你可以把布林帶這樣的計算交給底層引擎去完成，然后把表達式的計算結(jié)果緩存下來，緩存的數(shù)據(jù)和其他因子數(shù)據(jù)等效訪問。這個方法大大簡化了算法研究中的數(shù)據(jù)生成過程，還是很棒的。遺憾的是這套框架目前支持的數(shù)據(jù)類型還不夠，除非你只用價格這樣的數(shù)量數(shù)據(jù)，文本數(shù)據(jù)、非標準化的數(shù)據(jù)沒辦法納入框架。整體而言還算不錯的嘗試，但性能好不好還是要看模型使用的算法。研究過許多量化平臺的存儲底層存儲，大多都用的現(xiàn)成的HDF5或者bcolz，稍微厲害點在bcolz上改改，性能也基本就到極限了，但加上其他非標準化非價格數(shù)據(jù)的存儲，整體速度會被拖慢幾個數(shù)量級。而微軟對AI的底層基礎(chǔ)設(shè)施要求非常清楚，就是快且靈活，只有這樣才能滿足算法飛輪的快速運轉(zhuǎn)，才能成為真正的生產(chǎn)力工具，目前是沒有工具能達到這個要求的，我自己也搞過兩次，都失敗了，要兼顧的地方太多。這套系統(tǒng)相比國內(nèi)外的其他系統(tǒng)而言算是一大進步，但也算不上多創(chuàng)新，不過至少可以期待。

開源ai平臺（開源ai平臺云原生）

常用的人工智能軟件平臺有哪些？

常用的人工智能軟件平臺有以下幾個：
TensorFlow：由 Google 開發(fā)的開源機器學習框架，在國內(nèi)也很受歡迎，擁有廣泛的用戶及社區(qū)支持。
PyTorch：由 Facebook 開發(fā)，國內(nèi)使用較為廣泛，特別是在學術(shù)界和科研領(lǐng)域中廣受歡迎。
PaddlePaddle：百度自主研發(fā)的開源深度學習平臺，也是國內(nèi)較為流行的人工智能軟件平臺。
MindSpore：華為近年來推出的開源AI框架，支持多種硬件平臺，國內(nèi)也享有較高聲譽。
NCNN：騰訊優(yōu)圖推出的輕量級的深度學習框架，適用于手機端、嵌入式設(shè)備等場景。

以上就是關(guān)于開源ai平臺相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。