कैफे (कन्वोल्यूशनल आर्किटेक्चर फॉर फास्ट फीचर एम्बेडिंग) एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है, जिसे मूल रूप से कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में विकसित किया गया था। यह C++ में लिखा गया है और इसमें पायथन इंटरफेस है, तथा इसे गति और मॉड्यूलरिटी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे यह कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए लोकप्रिय है। इस फ्रेमवर्क को बाद में PyTorch में विलय कर दिया गया, लेकिन इसकी विरासत अनुसंधान और उद्योग में जारी है।
इतिहास
कैफे को यांगकिंग जिया ने अपनी पीएचडी के दौरान UC बर्कले में ट्रेवर डैरेल की प्रयोगशाला में काम करते हुए बनाया था। पहला संस्करण, जिसे शुरू में "DeCAF" कहा जाता था, वसंत 2013 में सामने आया और इसका उपयोग ImageNet लार्ज स्केल विज़ुअल रिकग्निशन चैलेंज (ILSVRC) के लिए किया गया। परियोजना का नाम बदलकर कैफे कर दिया गया और इसे दिसंबर 2013 में सार्वजनिक रूप से जारी किया गया। इसकी स्वच्छ वास्तुकला और कुशल GPU समर्थन के कारण इसे व्यापक रूप से अपनाया गया। 2017 में, फेसबुक (अब मेटा) ने Caffe2 की घोषणा की, जो बेहतर मोबाइल और उत्पादन क्षमताओं वाला एक पुनर्लिखित संस्करण था। मार्च 2018 में, Caffe2 को PyTorch में विलय कर दिया गया, और मूल कैफे का विकास बंद हो गया, जिसके समर्थन की समाप्ति की घोषणा 2018 में की गई।
विशेषताएं
कैफे विभिन्न प्रकार के डीप लर्निंग आर्किटेक्चर का समर्थन करता है, जिसमें कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNN), और पूरी तरह से जुड़े नेटवर्क शामिल हैं। यह NVIDIA cuDNN और इंटेल मैथ कर्नेल लाइब्रेरी (MKL) जैसी लाइब्रेरी के माध्यम से GPU- और CPU-आधारित त्वरण प्रदान करता है। फ्रेमवर्क प्रोटोकॉल बफर पर आधारित मॉडल परिभाषा प्रारूप का उपयोग करता है, जिससे आसान कॉन्फ़िगरेशन और प्रयोग संभव होता है। कैफे में छवि वर्गीकरण और वस्तु पहचान जैसे कार्यों के लिए पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क वाला एक बड़ा मॉडल ज़ू भी शामिल है।
अनुप्रयोग
कैफे का उपयोग शैक्षणिक अनुसंधान, स्टार्टअप प्रोटोटाइप और बड़े पैमाने पर औद्योगिक अनुप्रयोगों में किया गया है। इसे छवि वर्गीकरण, विभाजन और वस्तु पहचान जैसे कंप्यूटर विज़न कार्यों के साथ-साथ भाषण और मल्टीमीडिया प्रोसेसिंग पर लागू किया गया है। याहू! ने बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक वितरित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क, CaffeOnSpark बनाने के लिए कैफे को Apache Spark के साथ एकीकृत किया। फ्रेमवर्क की गति और मॉड्यूलरिटी ने इसे कई शुरुआती डीप लर्निंग परियोजनाओं के लिए एक पसंदीदा विकल्प बना दिया।
Caffe2 और PyTorch के साथ विलय
Caffe2, जिसकी घोषणा अप्रैल 2017 में की गई थी, ने रिकरंट न्यूरल नेटवर्क के समर्थन और बेहतर मोबाइल तैनाती सहित नई सुविधाएँ पेश कीं। इसे प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी पर ध्यान केंद्रित करते हुए उत्पादन वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया था। 2018 की शुरुआत में, फेसबुक ने Caffe2 को PyTorch के साथ विलय कर दिया, जिसमें Caffe2 की उत्पादन क्षमताओं को PyTorch के लचीले अनुसंधान इंटरफेस के साथ जोड़ा गया। विलय की गई परियोजना PyTorch के रूप में जारी है, जो 2025 तक अग्रणी डीप लर्निंग फ्रेमवर्क में से एक बनी हुई है।
यह भी देखें
- डीप लर्निंग
- कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क
- PyTorch
- कंप्यूटर विज़न
- ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर