Suporte ao Python Adicionado à Biblioteca de Código Aberto NeoML da ABBYY

A empresa de inteligência digital ABBYY anunciou uma nova atualização importante para sua biblioteca de aprendizado de máquina cross-platform e de código aberto NeoML. A plataforma permite que os desenvolvedores construam, treinem e implantem modelos de aprendizado de máquina, e a nova atualização traz suporte para a linguagem de programação Python, que é a linguagem principal para aprendizado de máquina e IA.

A nova estrutura também envolve melhorias de velocidade de 5-10x e mais de 20 novos métodos de ML, incluindo 10 camadas de rede e métodos de otimização. O NeoML suporta chips Apple M1, GPU em máquinas baseadas em Linux e GPU Intel, o que significa uma expansão dos casos de uso e cenários endereçáveis para a biblioteca. Isso também significa que os desenvolvedores podem usar a estrutura para construir aplicativos e soluções alimentados por IA.

A Popularidade do Python

O Python é usado em várias indústrias para tarefas como automação, desenvolvimento web, script, raspagem web e análise de dados. Ele é utilizado por empresas como Google, Pinterest, Spotiffy, Dropbox e muitas outras.

Fora do setor privado, a academia também o usa para ensinar aos estudantes como programar. A versatilidade do Python é o que lhe dá uma popularidade tão alta, e o novo desenvolvimento da ABBYY habilita ainda mais os desenvolvedores e empresas a usarem o NeoML para construir, treinar e implantar modelos para identificação de objetos, classificação, segmentação semântica, verificação e modelagem preditiva.

NeoML

Com as novas melhorias de velocidade, o NeoML é uma das estruturas de aprendizado de máquina mais rápidas disponíveis, oferecendo até 10 vezes mais desempenho para algoritmos clássicos e até 30% mais rápido para treinamento e inferência de redes neurais do que a estrutura anterior.

Quando comparado às duas principais bibliotecas de aprendizado de máquina de código aberto, o NeoML oferece 50% mais desempenho em média. Devido a isso, a estrutura é especialmente útil para aplicativos cross-platform e orientados ao cliente. A alta eficiência em nuvem do NeoML significa que as empresas podem usar os recursos de nuvem disponíveis da melhor forma possível.

Bruce Orcutt é Vice-Presidente Sênior de Marketing de Produto da ABBYY.

“O código aberto é um poderoso motor de inovação tecnológica. Nosso objetivo é apoiar os avanços na inteligência artificial trabalhando em conjunto com a comunidade de desenvolvedores para crescer e melhorar ainda mais nossa biblioteca de código aberto”, disse Orcutt. “O NeoML abre novas oportunidades para os desenvolvedores, permitindo que eles experimentem, construam e lancem iniciativas inovadoras, aproveitando a velocidade de inferência alta, a independência de plataforma e o suporte a dispositivos móveis da estrutura. Convidamos todos os desenvolvedores, cientistas de dados e academia a usarem e contribuírem para o NeoML no GitHub.”

O NeoML pode processar e analisar dados em vários formatos diferentes, como texto, imagem, vídeo e mais. Os modelos podem ser aplicados na nuvem, localmente, no navegador e em dispositivos, e a biblioteca suporta as linguagens de programação C++, Java e Objective C. Ele também oferece mais de 20 algoritmos de ML tradicionais, como classificação, regressão e framework de agrupamento.

Os modelos de rede neural do NeoML suportam mais de 100 tipos de camadas, e a biblioteca é cross-platform, capaz de ser executada em sistemas operacionais como Windows, Linux, macOS, iOS e Android, e é otimizada para processadores CPU e GPU.

O NeoML já está sendo usado por desenvolvedores nos EUA, Canadá, Alemanha, Países Baixos, Brasil, China, Índia e Coreia do Sul. A estrutura está disponível no GitHub.