El formato casual flexible gana popularidad



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Los formatos de servicio flexibles, que han existido durante años, están atrayendo nueva atención, ya que los operadores de restaurantes buscan ofrecer a sus huéspedes más conveniencia.

Si bien el estilo informal rápido, con su modelo de contraorden, ha atraído la mayor parte de la atención en la última década, conceptos como Russo's New York Pizzeria, Mama Fu's Asian y Wolfgang Puck Bistro han descubierto que un modelo "flexible-casual" funciona bien para sus clientes.

El modelo informal flexible ofrece servicio de mostrador durante el día y servicio completo durante la noche. Los conceptos más nuevos, como SC Asian de Flat Out Crazy Restaurant Group en la tienda Macy's de San Francisco, también se adaptan un poco al estilo informal flexible.

Wolfgang Puck Bistro en Universal CityWalk en Los Ángeles debutó con un formato informal flexible en abril de 2009.

"Este entorno ofrece un almuerzo rápido para el comensal de negocios que no tiene tiempo para esperar y, al mismo tiempo, permite un lugar de destino más formal para los comensales que desean venir para una cena agradable o una ocasión especial", dijo Alyssa. Gioscia Roberts, coordinadora de operaciones de Wolfgang Puck Worldwide Inc.

Randy Murphy, cuyo Murphy Restaurant Group de Austin, Texas, adquirió el concepto de Mama Fu en marzo de 2008, agregó que el modelo informal flexible funciona para su restaurante. Como franquiciado de Mama Fu's antes de la adquisición, dijo que nunca podría sentirse cómodo confiando principalmente en el almuerzo para obtener ingresos.

Así que su restaurante Austin Mama Fu's comenzó a ofrecer servicio de mostrador durante el día y servicio completo por la noche. El cambio de rápido informal entre las 4 p.m. y 5 p.m. es bastante fluido, dijo Murphy, siempre que tenga un host o servidor mirando el frente para capturar a los clientes a medida que ingresan.

El formato informal flexible también ha invertido más dólares en la franja horaria de la cena, agregó Murphy.


El formato casual flexible gana popularidad - Recetas

Bibliotecas para aplicar recetas de dispersión a redes neuronales con unas pocas líneas de código, lo que permite modelos más pequeños y rápidos

SparseML es un conjunto de herramientas que incluye API, CLI, scripts y bibliotecas que aplican algoritmos de dispersión de última generación, como poda y cuantificación, a cualquier red neuronal. Los enfoques generales basados ​​en recetas construidos en torno a estos algoritmos permiten la simplificación de la creación de modelos más rápidos y pequeños para la comunidad de rendimiento de ML en general.

El repositorio de GitHub contiene integraciones dentro de los ecosistemas de PyTorch, Keras y TensorFlow V1, lo que permite una dispersión perfecta del modelo.

Transferir el aprendizaje de modelos dispersos

Este repositorio se prueba en Python 3.6+ y sistemas Linux / Debian. Se recomienda instalar en un entorno virtual para mantener su sistema en orden. Los marcos de ML admitidos actualmente son los siguientes: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Puede encontrar más información sobre la instalación, como dependencias y requisitos opcionales, aquí.

Para permitir flexibilidad, facilidad de uso y repetibilidad, la dispersión de un modelo se realiza mediante una receta. Las recetas codifican las instrucciones necesarias para modificar el modelo y / o el proceso de entrenamiento como una lista de modificadores. Los modificadores de ejemplo pueden ser cualquier cosa, desde establecer la tasa de aprendizaje del optimizador hasta la reducción gradual de la magnitud. Los archivos se escriben en YAML y se almacenan en YAML o en archivos de rebajas utilizando la interfaz de YAML. El resto del sistema SparseML está codificado para analizar las recetas en un formato nativo para el marco deseado y aplicar las modificaciones al modelo y la canalización de entrenamiento.

Las clases ScheduledModifierManager se pueden crear a partir de recetas en todos los marcos de aprendizaje automático compatibles. Las clases de administrador se encargan de anular los gráficos de entrenamiento para aplicar los modificadores como se describe en la receta deseada. Los gerentes pueden aplicar recetas de una sola vez o entrenar de formas conscientes. Se invoca un disparo llamando a .apply (.) En el administrador, mientras que el entrenamiento consciente requiere llamadas a initialize (.) (Opcional), modificar (.) Y finalize (.).

Para los marcos, esto significa que solo se deben agregar unas pocas líneas de código para comenzar a admitir la poda, la cuantificación y otras modificaciones en la mayoría de los procesos de capacitación. Por ejemplo, lo siguiente aplica una receta de una manera consciente del entrenamiento:

En lugar de entrenar, el siguiente código de ejemplo muestra cómo ejecutar una receta de una manera única:

Puede encontrar más información sobre la base de código y los procesos contenidos en los documentos de SparseML:


El formato casual flexible gana popularidad - Recetas

Bibliotecas para aplicar recetas de esparcimiento a redes neuronales con unas pocas líneas de código, lo que permite modelos más pequeños y rápidos

SparseML es un conjunto de herramientas que incluye API, CLI, scripts y bibliotecas que aplican algoritmos de dispersión de última generación, como poda y cuantificación, a cualquier red neuronal. Los enfoques generales basados ​​en recetas construidos en torno a estos algoritmos permiten la simplificación de la creación de modelos más rápidos y pequeños para la comunidad de rendimiento de ML en general.

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