Intel Nauta hilft bei Umsetzung von KI-Lösungen

04.02.2019Autor / Redakteur: Thomas Joos / Stephan Augsten

Mit der Open-Source-Plattform Nauta will Intel bei der Implementierung von Deep Learning und Künstlicher Intelligenz helfen. Im Fokus stehen dabei die Anforderungen in den Bereichen Development und Big Data Science.

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Training und Bereitstellkung eines neuronalen Netzes mithilfe von Nauta.
(Bild: Intel)

Nauta stellt eine Computing-Umgebung für Anwender zur Verfügung, auch für mehrere Benutzer gleichzeitig (Multi-User). Mit dieser Umgebung lassen sich Deep-Learning-Modellversuche auf Basis von Intel Xeon-Prozessoren durchführen. Mit Blick auf eine effektive und schnelle Skalierbarkeit setzt die Lösung dabei auf Kubernetes, Kubeflow und Docker-Container.

Intel unterstützt auch bei den verwendeten Datensätzen und stellt Beispiel-Datensätze zur Verfügung. Bei Bedarf ist es möglich, eigene Datensätze – auch aus Online-Quellen – zu verwenden. Zusätzlich bietet Nauta Vorlagen, um Trainingsaufgaben leichter definieren und durchführen zu können. Die Vorlagen lassen sich zudem an eigene Anforderungen anpassen.

Für die Steuerung von Nauta stehen wahlweise eine Befehlszeilenschnittstelle, eine Weboberfläche oder auch das Tool Tensorboard zur Verfügung. Über die verschiedenen Werkzeuge lassen sich auch private Ordner erstellen, um verschiedene Teams anbinden zu können, die getrennte Daten nutzen. Ergebnisse lassen sich zwischen Team-Mitgliedern teilen.

Zugriff auf Best Practices

Neben Datensätzen und Vorlagen stehen Best Practices von erfahrenen Entwicklern und Dienstleistern bereit, die ihrerseits Plattformen für das maschinelle Lernen betreiben. Nauta erlaubt erfahrenen Benutzern auch das direkte Eingreifen in Kubernetes. Anfänger profitieren wiederum von der Orchestrierungslösung, ohne sich in der Tiefe mit ihr auskennen zu müssen, denn Nauta unterstützt auch ungeübte Nutzer an verschiedenen Stellen. Mehr zur verteilten Deep-Learning-Plattform Intel Nauta im KI-Blog von Intel.

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