ABBYY의 NeoML 오픈소스 라이브러리에 Python 지원 추가

디지털 인텔리전스 회사 ABBYY는 크로스 플랫폼 오픈소스 머신 러닝 라이브러리 NeoML의 주요 업데이트를 발표했습니다. 이 플랫폼은 개발자가 머신 러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있으며, 새로운 업데이트에서는 머신 러닝 및 AI에서 최상위 언어인 Python 프로그래밍 언어를 지원합니다.

새로운 프레임워크는 또한 5-10배의 속도 개선과 20개 이상의 새로운 ML 방법, 10개의 네트워크 레이어 및 최적화 방법을 포함합니다. NeoML은 Apple M1 칩, Linux 기반 기기의 GPU, Intel GPU를 지원하므로 라이브러리의 주소 가능한 사용 사례 및 시나리오가 확장됩니다. 또한 개발자가 AI 파워드 애플리케이션 및 솔루션을 구축할 수 있습니다.

Python의 인기

Python은 자동화, 웹 개발, 스크립팅, 웹 스크래핑, 데이터 분석 등의 작업에 다양한 산업에서 사용됩니다. Google, Pinterest, Spotiffy, Dropbox 등 많은 회사에서 사용하고 있습니다.

민간 부문 외에도 학계에서도 학생들에게 프로그래밍을 가르치기 위해 사용합니다. Python의 다용도성이 높은 인기를 가지며, ABBYY의 새로운 개발은 개발자와 회사들이 NeoML을 사용하여 객체 식별, 분류, 의미 분할, 검증 및 예측 모델링을 위한 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 합니다.

NeoML

새로운 속도 개선으로 NeoML은 가장 빠른 머신 러닝 프레임워크 중 하나로, 클래식 알고리즘의 경우 최대 10배 빠른 성능과 이전 프레임워크보다 최대 30% 빠른 신경망 훈련 및 추론을 제공합니다.

두 개의 최고 오픈소스 머신 러닝 라이브러리와 비교할 때, NeoML은 평균 50% 빠른 성능을 제공합니다. 따라서 이 프레임워크는 특히 고객용, 크로스 플랫폼 애플리케이션에 유용합니다. NeoML의 높은 클라우드 효율성으로 비즈니스가 사용 가능한 클라우드 리소스를 최대한 활용할 수 있습니다.

Bruce Orcutt는 ABBYY의 시니어 부사장입니다.

“오픈소스는 기술 혁신의 강력한 동력입니다. 우리는 개발자 커뮤니티와 협력하여 우리의 오픈소스 라이브러리를 더욱 성장시키고 개선함으로써 인공 지능의 발전에 기여하려고 합니다.”라고 Orcutt는 말했습니다. “NeoML은 개발자가 고유한 성능, 플랫폼 독립성 및 모바일 기기 지원을 활용하여 실험, 구축 및 출시할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 우리는 모든 개발자, 데이터 과학자 및 학계에 NeoML을 사용하고 GitHub의 NeoML에 기여할 것을 초대합니다.”

NeoML은 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 모델은 클라우드, 온프레미스, 브라우저 및 기기에서 적용할 수 있으며, 라이브러리는 C++, Java 및 Objective C 프로그래밍 언어를 지원합니다. 또한 20개 이상의 전통적인 ML 알고리즘을 제공합니다.

신경망 모델은 100개 이상의 레이어 유형을 지원하며, 라이브러리는 크로스 플랫폼으로, Windows, Linux, macOS, iOS 및 Android와 같은 운영 체제에서 실행할 수 있으며, CPU 및 GPU 프로세서에 최적화되어 있습니다.

NeoML은 이미 미국, 캐나다, 독일, 네덜란드, 브라질, 중국, 인도 및 한국의 개발자들이 사용하고 있습니다. 이 프레임워크는 GitHub에서 사용할 수 있습니다.