Le format flex-casual gagne en popularité



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Les formats de service flexibles, qui existent depuis des années, attirent de plus en plus l'attention, car les restaurateurs cherchent à offrir plus de confort à leurs clients.

Alors que le fast casual, avec son modèle de contre-commande, a retenu l'attention au cours de la dernière décennie, des concepts tels que Russo's New York Pizzeria, Mama Fu's Asian et Wolfgang Puck Bistro ont découvert qu'un modèle « flex-décontracté » fonctionne bien pour leurs clients.

Le modèle flex-casual offre un service au comptoir de jour et un service complet de nuit. Des concepts plus récents, tels que le SC Asian de Flat Out Crazy Restaurant Group au magasin Macy's de San Francisco, s'adaptent également à un peu de flex casual.

Wolfgang Puck Bistro à Universal CityWalk à Los Angeles a lancé un format flex-casual en avril 2009.

"Ce cadre offre un déjeuner rapide pour le dîner d'affaires qui n'a pas le temps d'attendre, et en même temps permet un lieu de destination plus formel pour les convives qui veulent venir pour un bon dîner ou une occasion spéciale", a déclaré Alyssa Gioscia Roberts, coordonnatrice des opérations pour Wolfgang Puck Worldwide Inc.

Randy Murphy, dont Murphy Restaurant Group d'Austin, Texas, a acquis le concept Mama Fu's en mars 2008, a ajouté que le modèle flex-casual fonctionne pour son restaurant. En tant que franchisé de Mama Fu's avant l'acquisition, il a déclaré qu'il ne pourrait jamais se sentir à l'aise de compter principalement sur le déjeuner pour ses revenus.

Ainsi, son restaurant Austin Mama Fu's a commencé à offrir un service au comptoir pendant la journée et un service complet la nuit. Le passage du fast casual entre 16 h et et 17h est assez transparent, a déclaré Murphy, tant que vous avez un hôte ou un serveur qui surveille le front pour capturer les clients à mesure qu'ils entrent.

Le format flex-décontracté a également transféré plus de dollars à la journée du dîner, a ajouté Murphy.


Le format flex-casual gagne en popularité - Recettes

Bibliothèques pour appliquer des recettes de sparsification aux réseaux de neurones avec quelques lignes de code, permettant des modèles plus rapides et plus petits

SparseML est une boîte à outils qui comprend des API, des CLI, des scripts et des bibliothèques qui appliquent des algorithmes de sparsification de pointe tels que l'élagage et la quantification à n'importe quel réseau de neurones. Des approches générales basées sur des recettes et construites autour de ces algorithmes permettent de simplifier la création de modèles plus rapides et plus petits pour la communauté des performances ML dans son ensemble.

Le référentiel GitHub contient des intégrations au sein des écosystèmes PyTorch, Keras et TensorFlow V1, permettant une sparsification transparente des modèles.

Transfert d'apprentissage à partir de modèles clairsemés

Ce référentiel est testé sur les systèmes Python 3.6+ et Linux/Debian. Il est recommandé d'installer dans un environnement virtuel pour garder votre système en ordre. Les frameworks de ML actuellement pris en charge sont les suivants : torch>=1.1.0,<=1.8.0 , tensorflow>=1.8.0,<=2.0.0 , tensorflow.keras >= 2.2.0 .

Vous trouverez plus d'informations sur l'installation, telles que les dépendances facultatives et les exigences, ici.

Pour permettre la flexibilité, la facilité d'utilisation et la répétabilité, la sparsification d'un modèle se fait à l'aide d'une recette. Les recettes encodent les instructions nécessaires à la modification du modèle et/ou du processus d'apprentissage sous la forme d'une liste de modificateurs. Les exemples de modificateurs peuvent aller de la définition du taux d'apprentissage de l'optimiseur à l'élagage progressif de l'amplitude. Les fichiers sont écrits en YAML et stockés dans des fichiers YAML ou de démarques à l'aide de l'interface YAML. Le reste du système SparseML est codé pour analyser les recettes dans un format natif pour le framework souhaité et appliquer les modifications au modèle et au pipeline d'entraînement.

Les classes ScheduledModifierManager peuvent être créées à partir de recettes dans tous les frameworks ML pris en charge. Les classes de gestionnaire gèrent le remplacement des graphiques d'apprentissage pour appliquer les modificateurs comme décrit dans la recette souhaitée. Les gestionnaires peuvent appliquer des recettes en une seule fois ou de manière consciente de la formation. One shot est invoqué en appelant .apply(. ) sur le gestionnaire tandis que la formation consciente nécessite des appels dans initialize(. ) (facultatif), modify(. ) , et finalize(. ) .

Pour les frameworks, cela signifie que seules quelques lignes de code doivent être ajoutées pour commencer à prendre en charge l'élagage, la quantification et d'autres modifications de la plupart des pipelines de formation. Par exemple, ce qui suit applique une recette d'une manière consciente de la formation :

Au lieu d'être conscient de la formation, l'exemple de code suivant montre comment exécuter une recette d'une manière unique :

Vous trouverez plus d'informations sur la base de code et les processus contenus dans la documentation SparseML :


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Voir la vidéo: Renato Doko - Kur punet shkojne keq 2 Kingbro Style


Commentaires:

  1. Rohon

    Absolument rien.

  2. Mikalrajas

    Ne peut pas décider.

  3. Bawdewyne

    Eh bien, l'étain bien sûr ...

  4. Jura

    Merci immense pour l'explication, maintenant je n'admerai pas une telle erreur.

  5. Shakabei

    Un moment amusant



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