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如果你一直在考虑尝试学习深度学习，这里有一个新的软件库，可以让事情变得简单。

Fast.ai是一家由瑞秋·托马斯和杰里米·霍华德共同创立的初创公司，两人都在旧金山大学工作，他们已经发布了一个免费的开源框架，该框架可以在PyTorch的基础上工作。
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被称为***费莱***(没有点)，它的目标是萌芽的编码器，有一些经验的Python。它包括一些最流行的图像分类和自然语言任务的算法，这样就可以快速地构建模型并在很少的代码行中运行。

“在幕后，我们正在遵循Nvidia关于混合精确训练的所有建议。据我们所知，没有其他库提供如此简单的方法来利用NVIDIA的最新技术，与以前的方法相比，Nvidia提供了两到三倍的性能。***宣布***在星期二。

Fast.ai以免费深造入门课程而闻名，这些课程是由不一定有技术背景的人完成的。

霍华德告诉记者：“我们的目标是达到这样一个目标：我们不再需要教授课程-我们已经使深度学习变得如此容易使用，任何人都可以使用它(并获得世界级的成绩)，而不需要上一门课程。”登记册 .

他说：“要达到这个目标，唯一的方法就是编写软件，让深入学习变得更容易。我们还没有达到无需任何课程就可以使用的程度-但要获得世界级的成绩肯定比以前要容易得多。“
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这些课程最初是在TensorFlow之上的API InKeras和Google开发的最常见的人工智能框架TensorFlow上讲授的。Fast.ai很快就转向了PyTorch，这是Facebook开发的另一个框架，因为它比TensorFlow更容易学习。

新的库Quickai被设计成一个API，有点像Keras，但适用于PyTorch。“PYTORCH的开发使程序员能够更快、更容易地编写复杂的模型。我们想要提供一些东西，使这种能力更容易获得-就像Keras使TensorFlow的力量更容易获得一样。“他说。

它目前由PyTorch支持，预计将扩展到AmazonWebServices(AWS)的Sagmerker平台和MicrosoftAzure。它还不支持谷歌的TPU芯片或TensorFlow。

如果您想要部署使用Quickai编写的模型，Howard建议使用标准的PythonWeb服务体系结构，比如运行在AWS上的FlaskWeb应用程序。对于非常大的模型，它可能需要将其导出到ONNX，因此可以首先将其传输到Caf 2。

“许多人认为他们需要花数年的时间学习高等数学(学习人工智能)，但事实并非如此-今天许多顶尖的实践者都是在课程中学习的。当你学习的时候，选择一个有趣的项目去做。

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