Suy luận hàng loạt và cung cấp mô hình: Việc thực hiện suy luận trên các lô dữ liệu đến có thể được song song bằng cách xuất kiến trúc và trọng số của mô hình được đào tạo sang kho lưu trữ đối tượng dùng chung. io. net cho phép các nhóm học máy xây dựng quy trình suy luận và phân phát mô hình trên mạng GPU phân tán.

Đào tạo song song: Các hạn chế về bộ nhớ CPU/GPU và quy trình xử lý tuần tự gây ra một nút thắt lớn khi đào tạo các mô hình trên một thiết bị. http://io.net tận dụng các thư viện điện toán phân tán để sắp xếp và đào tạo hàng loạt các công việc sao cho chúng có thể được song song hóa trên nhiều thiết bị phân tán bằng cách sử dụng song song dữ liệu và mô hình.

Điều chỉnh siêu tham số song song: Các thử nghiệm điều chỉnh siêu tham số vốn đã song song và io. net tận dụng các thư viện điện toán phân tán với tính năng điều chỉnh Hyperparam nâng cao để kiểm tra kết quả tốt nhất, tối ưu hóa lập lịch và chỉ định các mẫu tìm kiếm một cách đơn giản.

Học tăng cường: http://io.net sử dụng thư viện học tăng cường nguồn mở, hỗ trợ khối lượng công việc RL được phân bổ cao, ở cấp độ sản xuất cùng với một bộ API đơn giản.

Việc cung cấp io. net được xây dựng có mục đích cho bốn chức năng cốt lõi bên dưới, để biết thêm chi tiết trong trang tài liệu