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신정규
Lablup Inc.
20170702 Google I/O Extended Seoul
구글의 머신러닝 비전:
TPU부터 모바일까지
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
구글의 머신러닝
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
음성 인식
단어 인식 오류율
2016년 7월 2016년 10월 2016년 12월 현재
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
머신러닝 관련 요약
▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어
▪TensorFlow
▪ TensorFlow 1.2 → 1.3
▪TPU
▪ 2nd Generation TPU
▪ CloudTPU
▪Android O...
머신러닝 관련 요약
기반 / 소프트웨어
하드웨어부터 소프트웨어까지
세션 레퍼런스: Effective TensorFlow for Non-Experts
머신러닝 관련 요약
▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어
▪TensorFlow
▪ TensorFlow 1.2 → 1.3
▪TPU
▪ 2nd Generation TPU
▪ CloudTPU
▪Android O...
TensorFlow 요약
▪통계
▪2015년 12월 이후 17500 이상의
커밋수
▪475명 이상의 구글 외부 기여자
(v1.0 기준)
▪상당한 양의 외부 커밋
▪6400개 이상의 TensorFlow 관련
저장소
▪현재...
TensorFlow 요약
▪Keras API support
▪추상화를 통한 고급 프로그래밍 API 도입
▪TensorFlow Serving
▪텐서플로 모델 추론 서비스를 쉽게 해 주는 도구
▪XLA compiler
▪다...
세션 레퍼런스: Effective TensorFlow for Non-Experts
세션 레퍼런스: Effective TensorFlow for Non-Experts
TensorFlow Serving
▪C++ 라이브러리
▪TensorFlow 모델 저장 / 내보내기 포맷: protocol buffer
▪일반 코어 플랫폼
▪바이너리
▪바로 쓸 수 있는 예제 포함
▪Docker 컨테이너,...
세션 레퍼런스: From Research to Production
세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
머신러닝 관련 요약
▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어
▪TensorFlow
▪ TensorFlow 1.2 → 1.3
▪TPU
▪ 2nd Generation TPU
▪ CloudTPU
▪Android O...
TPU: Tensor Processing Unit
▪2세대 TPU 공개
▪1세대 TPU
▪ 일반 CPU&GPU 보다 15~30배 빠름
▪ 30~80배의 전성비
▪ 추론 과정에 특화 (훈련에 쓰지 않음)
▪2세대 TPU
...
세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
TensorFlow 연구 클라우드
공개 머신러닝 연구의 가속을 위해 제공
세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
머신러닝 관련 요약
▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어
▪TensorFlow
▪ TensorFlow 1.2 → 1.3
▪TPU
▪ 2nd Generation TPU
▪ CloudTPU
▪Android O...
Android O와 TensorFlow
▪TensorFlow 모바일 보급 활성화 방안
▪TensorFlow Lite 내장
▪ 별도의 환경 설치를 앱마다 할 필요가 없음
▪ 운영체제 차원의 하드웨어 가속 지원
▪XLA 기...
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
최근 번역 향상
번역 모델
번역품질
ML+모바일
적용예
이미지 / 글씨 인식
음성 - 텍스트 변환
번역
자연어 처리
동작 인식
GPS
및 기타 등등
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
더 적은 트래픽 & 빠른 응답
머신러닝을 이용해 원시데이터에서 의미
를 추출할 수 있음
예. 이미지 인식
원시 이미지를 전송
발견한 레이블 전송
예. 동작 인...
휴대성 및 확장성
▪훈련 환경
▪Mac/ Windows
▪GPU 서버
▪클라우드 상의 GPU / TPU
▪예측
▪안드로이드 / iOS
▪라즈베리파이와 TPU
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
큰 뉴럴넷
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
모델 압축
▪그래프 프리징
▪그래프 변환 도구
▪가중치 양자화
▪계산 양자화
▪메모리 매핑
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
양자화
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
TensorFlow에서의 양자화
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
신경망 압축
세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
압축한 Inception v3 모델 = 23MB
TensorFlow 바이너리 = 1.5MB
안드로이드 Neural Network API
▪뉴럴넷을 위한 새 API 추가
▪Android Framework에 포함
▪하드웨어 가속기 추상화
▪GPU, DSP, ISP 및 기타
세션 레퍼런스: Android meets...
TensorFlow Lite
▪새 TensorFlow 런타임
▪모바일 및 임베디드 환경에 최적화
▪기기에서 TensorFlow 모델 실행
▪안드로이드 NN API 레버리지
▪오픈소스화 (예정)
세션 레퍼런스: Andro...
XLA: TensorFlow의 선형대수 컴파일러
세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
TF 그래프 입력
최적화 및 특성화된
어셈블리가 나옴
서비스 / 제품
: 올해 사용자는 실제로 무엇을 만나게 되나?
머신러닝 관련 요약
▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어
▪TensorFlow
▪ TensorFlow 1.2 → 1.3
▪TPU
▪ 2nd Generation TPU
▪ CloudTPU
▪Android O...
머신러닝 관련 요약
▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어
▪TensorFlow
▪ TensorFlow 1.2 → 1.3
▪TPU
▪ 2nd Generation TPU
▪ CloudTPU
▪Android O...
Google Lens
▪센서 기반의 위치 정보 서비스
▪이미지+지역 정보+추천 검색
▪실시간으로 현재 위치의 정보 파악
▪이미지 기반의 POV 정보 추적
▪추천기능
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
머신러닝 관련 요약
▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어
▪TensorFlow
▪ TensorFlow 1.2 → 1.3
▪TPU
▪ 2nd Generation TPU
▪ CloudTPU
▪Android O...
Google Home
▪다중 사용자 구분 (신경망 기반의 빔포밍 / 유저 인식 기술)
▪더 많은 도구 및 기기들과의 통합 지원
▪중요한 점
▪Google Home은 구글이 보여준 하나의 예에 해당된다
▪실질적으로 중요한...
세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
사용자가 원하는
모든 컨텐트나 서비스들
구글 어시스턴트가
제공
사용자가 필요한
모든 장소
Android Things
▪임베디드 및 저스펙 환경을 위한
안드로이드 배포판
▪HW 프로토타이핑 업체 제휴
▪Adafruit
▪Pimoroni
▪Sparkfun Project Kit
▪개발킷, BSP 등 제공
▪Int...
세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
Google Assistant API
▪Hotword 라이브러리
▪Hotword
▪타이머
▪알람
▪하드웨어
▪라즈베리파이 3B
▪하나 또는 두개의 마이크
▪스피커
▪인터넷 연결
▪gRPC API
▪클라이언트/서버 API...
기기에 어시스턴트 추가
세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
AIY Voice Kit
▪자연어 인식기
▪Google Assistant SDK 사용
▪스피커, 버튼, 마이크, 카드보드 박스
▪라즈베리파이 3
세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlo...
Google Assistant SDK
▪런칭된 기능
세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
Google Assistant SDK
▪공개 예정 기능
▪개선된 음성 기반 컨트롤
세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
호출 실행 경로
요약
▪기반 및 소프트웨어
▪소프트웨어: TensorFlow를 중심으로 모바일부터 거대 연산 클러스터까지 다양한 스케일
의 머신러닝 보급 및 헤게모니 장악 준비
▪하드웨어 및 클라우드: TPU를 이용하여 가성비 및 스케...
잡담
▪2017년 기업들의 벡터
▪목표와 위치
끝! :)
@inureyes
fb/jeongkyu.shin
inureyes@gmail.com
구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지 (Google I/O Extended Seoul 2017)
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구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지 (Google I/O Extended Seoul 2017)

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구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지 (Google I/O Extended Seoul 2017)

이 발표에서는 구글의 머신러닝 분야에 대한 접근 분야, 방법 및 목표를 구글 I/O 2017의 세션 발표들을 통해 알아봅니다.

From TPU to Mobile: Google's Machine Learning Vision

In this presentation, I will cover about the approaches, methods and goals of Google's machine learning area through the sessions of Google I/O 2017.

Published in: Technology
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구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지 (Google I/O Extended Seoul 2017)

  1. 1. 신정규 Lablup Inc. 20170702 Google I/O Extended Seoul 구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지
  2. 2. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote 구글의 머신러닝
  3. 3. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote 음성 인식 단어 인식 오류율 2016년 7월 2016년 10월 2016년 12월 현재
  4. 4. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
  5. 5. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
  6. 6. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
  7. 7. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
  8. 8. 머신러닝 관련 요약 ▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어 ▪TensorFlow ▪ TensorFlow 1.2 → 1.3 ▪TPU ▪ 2nd Generation TPU ▪ CloudTPU ▪Android O ▪ TensorFlow Lite ▪서비스 / 제품 ▪Image-based breakthrough ▪ Google Photo ▪ Google Lens ▪ Visual positioning service ▪Android Things ▪ Google Home ▪ Google IoT ▪TensorFlow + Everyone ▪ Google for Jobs ▪Firebase + TensorFlow
  9. 9. 머신러닝 관련 요약
  10. 10. 기반 / 소프트웨어 하드웨어부터 소프트웨어까지
  11. 11. 세션 레퍼런스: Effective TensorFlow for Non-Experts
  12. 12. 머신러닝 관련 요약 ▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어 ▪TensorFlow ▪ TensorFlow 1.2 → 1.3 ▪TPU ▪ 2nd Generation TPU ▪ CloudTPU ▪Android O ▪ TensorFlow Lite ▪서비스 / 제품 ▪Image-based breakthrough ▪ Google Photo ▪ Google Lens ▪ Visual positioning service ▪Android Things ▪ Google Home ▪ Google IoT ▪TensorFlow + Everyone ▪ Google for Jobs ▪Firebase + TensorFlow
  13. 13. TensorFlow 요약 ▪통계 ▪2015년 12월 이후 17500 이상의 커밋수 ▪475명 이상의 구글 외부 기여자 (v1.0 기준) ▪상당한 양의 외부 커밋 ▪6400개 이상의 TensorFlow 관련 저장소 ▪현재 ▪완전한 ML 모델 프로토타이핑 ▪분산 훈련 지원 ▪CPU/GPU/TPU/모바일 환경 지원 세션 레퍼런스: Effective TensorFlow for Non-Experts
  14. 14. TensorFlow 요약 ▪Keras API support ▪추상화를 통한 고급 프로그래밍 API 도입 ▪TensorFlow Serving ▪텐서플로 모델 추론 서비스를 쉽게 해 주는 도구 ▪XLA compiler ▪다양한 환경 지원 및 속도 향상을 위한 개선
  15. 15. 세션 레퍼런스: Effective TensorFlow for Non-Experts
  16. 16. 세션 레퍼런스: Effective TensorFlow for Non-Experts
  17. 17. TensorFlow Serving ▪C++ 라이브러리 ▪TensorFlow 모델 저장 / 내보내기 포맷: protocol buffer ▪일반 코어 플랫폼 ▪바이너리 ▪바로 쓸 수 있는 예제 포함 ▪Docker 컨테이너, K8s 예제 ▪호스팅 서비스 세션 레퍼런스: From Research to Production
  18. 18. 세션 레퍼런스: From Research to Production
  19. 19. 세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
  20. 20. 머신러닝 관련 요약 ▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어 ▪TensorFlow ▪ TensorFlow 1.2 → 1.3 ▪TPU ▪ 2nd Generation TPU ▪ CloudTPU ▪Android O ▪ TensorFlow Lite ▪서비스 / 제품 ▪Image-based breakthrough ▪ Google Photo ▪ Google Lens ▪ Visual positioning service ▪Android Things ▪ Google Home ▪ Google IoT ▪TensorFlow + Everyone ▪ Google for Jobs ▪Firebase + TensorFlow
  21. 21. TPU: Tensor Processing Unit ▪2세대 TPU 공개 ▪1세대 TPU ▪ 일반 CPU&GPU 보다 15~30배 빠름 ▪ 30~80배의 전성비 ▪ 추론 과정에 특화 (훈련에 쓰지 않음) ▪2세대 TPU ▪ 180테라플롭스의 FP 성능 ▪ 64GB의 엄청 높은 대역폭의 메모리 ▪ 훈련 및 추론 모두를 위해 디자인 ▪ 상호 연결이 가능하도록 설계 세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
  22. 22. 세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
  23. 23. 세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
  24. 24. 세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
  25. 25. TensorFlow 연구 클라우드 공개 머신러닝 연구의 가속을 위해 제공 세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers
  26. 26. 머신러닝 관련 요약 ▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어 ▪TensorFlow ▪ TensorFlow 1.2 → 1.3 ▪TPU ▪ 2nd Generation TPU ▪ CloudTPU ▪Android O ▪ TensorFlow Lite ▪서비스 / 제품 ▪Image-based breakthrough ▪ Google Photo ▪ Google Lens ▪ Visual positioning service ▪Android Things ▪ Google Home ▪ Google IoT ▪TensorFlow + Everyone ▪ Google for Jobs ▪Firebase + TensorFlow
  27. 27. Android O와 TensorFlow ▪TensorFlow 모바일 보급 활성화 방안 ▪TensorFlow Lite 내장 ▪ 별도의 환경 설치를 앱마다 할 필요가 없음 ▪ 운영체제 차원의 하드웨어 가속 지원 ▪XLA 기반의 최적화 제공 ▪ 다양한 프로그래밍 언어에 바인딩 가능 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  28. 28. 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow 최근 번역 향상 번역 모델 번역품질
  29. 29. ML+모바일 적용예 이미지 / 글씨 인식 음성 - 텍스트 변환 번역 자연어 처리 동작 인식 GPS 및 기타 등등 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  30. 30. 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow 더 적은 트래픽 & 빠른 응답 머신러닝을 이용해 원시데이터에서 의미 를 추출할 수 있음 예. 이미지 인식 원시 이미지를 전송 발견한 레이블 전송 예. 동작 인식 원시 동작 벡터 전송 특징 벡터 전송
  31. 31. 휴대성 및 확장성 ▪훈련 환경 ▪Mac/ Windows ▪GPU 서버 ▪클라우드 상의 GPU / TPU ▪예측 ▪안드로이드 / iOS ▪라즈베리파이와 TPU 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  32. 32. 큰 뉴럴넷 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  33. 33. 모델 압축 ▪그래프 프리징 ▪그래프 변환 도구 ▪가중치 양자화 ▪계산 양자화 ▪메모리 매핑 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  34. 34. 양자화 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  35. 35. TensorFlow에서의 양자화 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  36. 36. 신경망 압축 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow 압축한 Inception v3 모델 = 23MB TensorFlow 바이너리 = 1.5MB
  37. 37. 안드로이드 Neural Network API ▪뉴럴넷을 위한 새 API 추가 ▪Android Framework에 포함 ▪하드웨어 가속기 추상화 ▪GPU, DSP, ISP 및 기타 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  38. 38. TensorFlow Lite ▪새 TensorFlow 런타임 ▪모바일 및 임베디드 환경에 최적화 ▪기기에서 TensorFlow 모델 실행 ▪안드로이드 NN API 레버리지 ▪오픈소스화 (예정) 세션 레퍼런스: Android meets TensorFlow
  39. 39. XLA: TensorFlow의 선형대수 컴파일러 세션 레퍼런스: TensorFlow Frontiers TF 그래프 입력 최적화 및 특성화된 어셈블리가 나옴
  40. 40. 서비스 / 제품 : 올해 사용자는 실제로 무엇을 만나게 되나?
  41. 41. 머신러닝 관련 요약 ▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어 ▪TensorFlow ▪ TensorFlow 1.2 → 1.3 ▪TPU ▪ 2nd Generation TPU ▪ CloudTPU ▪Android O ▪ TensorFlow Lite ▪서비스 / 제품 ▪Image-based breakthrough ▪ Google Photo ▪ Google Lens ▪ Visual positioning service ▪Android Things ▪ Google Home ▪ Google IoT ▪TensorFlow + Everyone ▪ Google for Jobs ▪Firebase + TensorFlow
  42. 42. 머신러닝 관련 요약 ▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어 ▪TensorFlow ▪ TensorFlow 1.2 → 1.3 ▪TPU ▪ 2nd Generation TPU ▪ CloudTPU ▪Android O ▪ TensorFlow Lite ▪서비스 / 제품 ▪Image-based breakthrough ▪ Google Photo ▪ Google Lens ▪ Visual positioning service ▪Android Things ▪ Google Home ▪ Google IoT ▪TensorFlow + Everyone ▪ Google for Jobs ▪Firebase + TensorFlow
  43. 43. Google Lens ▪센서 기반의 위치 정보 서비스 ▪이미지+지역 정보+추천 검색 ▪실시간으로 현재 위치의 정보 파악 ▪이미지 기반의 POV 정보 추적 ▪추천기능 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
  44. 44. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
  45. 45. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote
  46. 46. 머신러닝 관련 요약 ▪기반 (infrastructure) / 소프트웨어 ▪TensorFlow ▪ TensorFlow 1.2 → 1.3 ▪TPU ▪ 2nd Generation TPU ▪ CloudTPU ▪Android O ▪ TensorFlow Lite ▪서비스 / 제품 ▪Image-based breakthrough ▪ Google Photo ▪ Google Lens ▪ Visual positioning service ▪Android Things ▪ Google Home ▪ Google IoT ▪TensorFlow + Everyone ▪ Google for Jobs ▪Firebase + TensorFlow
  47. 47. Google Home ▪다중 사용자 구분 (신경망 기반의 빔포밍 / 유저 인식 기술) ▪더 많은 도구 및 기기들과의 통합 지원 ▪중요한 점 ▪Google Home은 구글이 보여준 하나의 예에 해당된다 ▪실질적으로 중요한 전략 목표는 Google Assistant API 를 통한 디지털 어시스 턴트의 대중화에 방점을 찍고 있음
  48. 48. 세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things 사용자가 원하는 모든 컨텐트나 서비스들 구글 어시스턴트가 제공 사용자가 필요한 모든 장소
  49. 49. Android Things ▪임베디드 및 저스펙 환경을 위한 안드로이드 배포판 ▪HW 프로토타이핑 업체 제휴 ▪Adafruit ▪Pimoroni ▪Sparkfun Project Kit ▪개발킷, BSP 등 제공 ▪Intel® Edison ▪Intel® Joule ▪NXP Pico i.MX7D ▪NXP Pico i.MX6UL ▪NXP Argon i.MX6UL ▪Raspberry Pi 3
  50. 50. 세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
  51. 51. Google Assistant API ▪Hotword 라이브러리 ▪Hotword ▪타이머 ▪알람 ▪하드웨어 ▪라즈베리파이 3B ▪하나 또는 두개의 마이크 ▪스피커 ▪인터넷 연결 ▪gRPC API ▪클라이언트/서버 API RPC 콜 ▪ TCP/IP가 되면 지원 ▪최소화된 계산 ▪최소화된 전력 소모 ▪거의 모든 플랫폼에서 실행됨 ▪ TCP/IP가 되면 지원 ▪오픈소스 샘플 코드 제공 ▪ 플랫폼: Linux, macOS, Windows, Android, iOS ▪ 언어: C/C++/C#, Go, Python, Node.js, PHP, Ruby
  52. 52. 기기에 어시스턴트 추가 세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
  53. 53. AIY Voice Kit ▪자연어 인식기 ▪Google Assistant SDK 사용 ▪스피커, 버튼, 마이크, 카드보드 박스 ▪라즈베리파이 3 세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
  54. 54. Google Assistant SDK ▪런칭된 기능 세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
  55. 55. Google Assistant SDK ▪공개 예정 기능 ▪개선된 음성 기반 컨트롤 세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things
  56. 56. 세션 레퍼런스: Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things 호출 실행 경로
  57. 57. 요약 ▪기반 및 소프트웨어 ▪소프트웨어: TensorFlow를 중심으로 모바일부터 거대 연산 클러스터까지 다양한 스케일 의 머신러닝 보급 및 헤게모니 장악 준비 ▪하드웨어 및 클라우드: TPU를 이용하여 가성비 및 스케일링에 집중 ▪서비스 / 제품 ▪구글 번역, 구글 포토: 머신러닝을 통한 기존 서비스 및 제품의 정확도 향상 ▪Google Lens: 머신러닝이 가장 강력한 힘을 발휘하는 이미지 영역의 응용 서비스 ▪DIY 키트 및 Android Things Assistant API를 내세운 디지털 어시스턴트 전략 ▪ 제 2의 카드보드
  58. 58. 잡담 ▪2017년 기업들의 벡터 ▪목표와 위치
  59. 59. 끝! :) @inureyes fb/jeongkyu.shin inureyes@gmail.com

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