CoreNet: 苹果公司推出的深度神经网络训练库

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CoreNet: 苹果公司的深度学习利器

在人工智能和深度学习快速发展的今天,各大科技公司都在积极布局自己的AI技术栈。近日,苹果公司开源了其内部使用的深度神经网络训练库CoreNet,为AI研究和应用领域带来了新的选择。

CoreNet概述

CoreNet是一个功能强大的深度神经网络工具包,旨在帮助研究人员和工程师训练各种规模的标准和创新模型。它支持包括基础模型(如CLIP和大语言模型)、对象分类、对象检测和语义分割在内的多种任务。

CoreNet的主要目标是作为一个使能技术,加速化学科学领域的发现。它提供了丰富的功能和灵活的架构,可以满足从小型模型到大规模模型的各种训练需求。

CoreNet架构图

CoreNet的主要特性

多任务支持: CoreNet支持训练各种深度学习任务,包括但不限于:
- 基础模型(如CLIP和大语言模型)
- 对象分类
- 对象检测
- 语义分割
灵活的模型架构: 可以用于训练标准模型和创新模型结构。
可扩展性: 支持从小型到大规模模型的训练。
研究导向: 专为研究人员和工程师设计,便于进行AI算法创新。
开源: 代码完全开源,方便用户根据需求进行定制和扩展。

安装和使用

CoreNet的安装和使用非常简单。以下是在Linux系统上的安装步骤:

# 安装Git LFS
sudo apt install git-lfs

# 克隆仓库
git clone git@github.com:apple/corenet.git
cd corenet

# 安装Git LFS并拉取大文件
git lfs install
git lfs pull

# 创建虚拟环境(可选但推荐)
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate

# 安装CoreNet
python3 -m pip install --editable .

对于macOS用户,安装过程类似,只需将apt替换为brew即可。