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 de código aberto e cross-platform, 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.

O novo framework 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 (AAPL ) M1, GPU em máquinas baseadas em Linux e GPU Intel (INTC ), o que significa uma expansão dos casos de uso e cenários para a biblioteca. Isso também significa que os desenvolvedores podem usar o framework para construir aplicações e soluções impulsionadas por IA.

A Popularidade do Python

O Python é usado em várias indústrias para tarefas como automação, desenvolvimento web, script, raspagem de web e análise de dados. Ele é utilizado por empresas como Google (GOOGL ), Pinterest, Spotiffy, Dropbox (DBX ) 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 permite que os desenvolvedores e empresas usem 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 bibliotecas 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 em comparação com o framework anterior.

Em comparação com as duas principais bibliotecas de aprendizado de máquina de código aberto, o NeoML oferece 50% mais desempenho em média. Devido a isso, o framework é especialmente útil para aplicações cross-platform e voltadas para o 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 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 do framework. Convidamos todos os desenvolvedores, cientistas de dados e acadêmicos 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 framework 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. O framework está disponível no GitHub.