O formato flex-casual ganha popularidade



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Os formatos de serviço flexíveis, que já existem há anos, estão atraindo novas atenções, à medida que os operadores de restaurantes procuram oferecer aos seus clientes mais comodidade.

Embora o fast casual, com seu modelo de contra-pedido, tenha atraído a maior parte da atenção na última década, conceitos como a Pizzaria Russo's New York, Mama Fu's Asian e Wolfgang Puck Bistro descobriram que um modelo "flex-casual" funciona bem para seus clientes.

Já o modelo flex-casual oferece atendimento no balcão durante o dia e atendimento completo à noite. Conceitos mais novos, como o SC Asian do Flat Out Crazy Restaurant Group na loja Macy's em San Francisco, se adaptam um pouco ao flex casual também.

Wolfgang Puck Bistro da Universal CityWalk em Los Angeles estreou um formato flex-casual em abril de 2009.

“Este ambiente oferece um almoço rápido para o jantar de negócios que não tem tempo para esperar e, ao mesmo tempo, permite um local de destino mais formal para aqueles que desejam vir para um bom jantar ou ocasião especial”, disse Alyssa. Gioscia Roberts, coordenadora de operações da Wolfgang Puck Worldwide Inc.

Randy Murphy, cujo Murphy Restaurant Group de Austin, Texas, adquiriu o conceito do Mama Fu em março de 2008, acrescentou que o modelo flex-casual funciona para seu restaurante. Como franqueado da Mama Fu antes da aquisição, ele disse que nunca se sentiria confortável em depender principalmente do almoço para a receita.

Então, o restaurante do Austin Mama Fu's começou a oferecer serviço de balcão durante o dia e serviço completo à noite. A transição do casual rápido entre as 16h00 e 17:00 é bastante simples, disse Murphy, contanto que você tenha um host ou servidor vigiando a frente para capturar os clientes à medida que eles entram.

O formato flex-casual também transferiu mais dólares para o jantar, acrescentou Murphy.


O formato flex-casual ganha popularidade - Receitas

Bibliotecas para aplicar receitas de esparsificação a redes neurais com algumas linhas de código, permitindo modelos menores e mais rápidos

SparseML é um kit de ferramentas que inclui APIs, CLIs, scripts e bibliotecas que aplicam algoritmos de esparsificação de última geração, como poda e quantização, a qualquer rede neural. Abordagens gerais baseadas em receitas criadas em torno desses algoritmos permitem a simplificação da criação de modelos menores e mais rápidos para a comunidade de desempenho de ML em geral.

O repositório GitHub contém integrações nos ecossistemas PyTorch, Keras e TensorFlow V1, permitindo a esparsificação perfeita do modelo.

Transfira o aprendizado de modelos esparsos

Este repositório foi testado em sistemas Python 3.6+ e Linux / Debian. Recomenda-se a instalação em um ambiente virtual para manter o sistema em ordem. As estruturas de ML compatíveis atualmente são as seguintes: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Mais informações sobre a instalação, como dependências e requisitos opcionais, podem ser encontradas aqui.

Para permitir flexibilidade, facilidade de uso e repetibilidade, esparsificar um modelo é feito usando uma receita. As receitas codificam as instruções necessárias para modificar o modelo e / ou processo de treinamento como uma lista de modificadores. Os modificadores de exemplo podem ser qualquer coisa, desde definir a taxa de aprendizado para o otimizador até poda de magnitude gradual. Os arquivos são gravados em YAML e armazenados em arquivos YAML ou markdown usando a matéria de frente YAML. O restante do sistema SparseML é codificado para analisar as receitas em um formato nativo para a estrutura desejada e aplicar as modificações ao modelo e ao pipeline de treinamento.

As classes ScheduledModifierManager podem ser criadas a partir de receitas em todas as estruturas de ML com suporte. As classes de gerente controlam a substituição dos gráficos de treinamento para aplicar os modificadores conforme descrito na receita desejada. Os gerentes podem aplicar receitas de uma só vez ou de maneiras conscientes do treinamento. Um tiro é invocado chamando .apply (.) No gerenciador enquanto o treinamento ciente requer chamadas para inicializar (.) (Opcional), modificar (.) E finalizar (.).

Para as estruturas, isso significa que apenas algumas linhas de código precisam ser adicionadas para começar a oferecer suporte à remoção, quantização e outras modificações na maioria dos pipelines de treinamento. Por exemplo, o seguinte aplica uma receita de uma maneira ciente de treinamento:

Em vez de reconhecer o treinamento, o código de exemplo a seguir mostra como executar uma receita de uma maneira única:

Mais informações sobre a base de código e os processos contidos podem ser encontradas nos documentos do SparseML:


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