quinta-feira, 13 de setembro de 2018

Benchmark da sua plataforma de Deep Learning


Você gastou uma grana preta para montar sua plataforma de Deep Learning, certo? Para mim, uma grande besteira! Não, Deep Learning não é besteira, mas montar uma plataforma própria é! Hoje, com AWS e Google Cloud, você não precisa gastar os tubos para isso, afinal a alocação de recursos é feita em picos, durante o treinamento da sua Rede Neural, e não constantemente.
Bem, comprando ou utilizando PaaS, vai haver um momento em que você deseja avaliar a performance dela. Aí entra o projeto TensorFlow Benchmark: https://github.com/tensorflow/benchmarks
Basta instalar a Object Detection API em primeiro lugar https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
Agora, se você quer um benchmark mais abrangente, que inclua outros backends, como o PyTorch, eu recomendo esse projeto: https://github.com/u39kun/deep-learning-benchmark
Nos Benchmarks são testados modelos e arquiteturas mais consagrados, como: VGG16 (https://www.kaggle.com/keras/vgg16/home), Inception V3 ou V4 (https://www.kaggle.com/keras/inceptionv3/home), ResNet (https://www.kaggle.com/keras/resnet50/home) e vários outros.
São testadas as duas modalidades: Treinamento e Predição (Inferência).

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