Hỗ trợ Python được thêm vào Thư viện Mở NeoML của ABBYY

Công ty trí tuệ kỹ thuật số ABBYY đã công bố một bản cập nhật lớn mới cho thư viện học máy mở nguồn NeoML. Nền tảng này cho phép các nhà phát triển xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy, và bản cập nhật mới này mang lại hỗ trợ cho ngôn ngữ lập trình Python, là ngôn ngữ hàng đầu cho học máy và trí tuệ nhân tạo.

Khung mới cũng bao gồm cải tiến tốc độ 5-10 lần và 20+ phương pháp học máy mới, bao gồm 10 lớp mạng và phương pháp tối ưu hóa. NeoML hỗ trợ chip Apple (AAPL ) M1, GPU trên máy Linux và Intel (INTC ) GPU, tất cả đều có nghĩa là mở rộng các trường hợp sử dụng và kịch bản cho thư viện. Điều này cũng có nghĩa là các nhà phát triển có thể sử dụng khung để xây dựng các ứng dụng và giải pháp được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.

Sự phổ biến của Python

Python được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau cho các nhiệm vụ như tự động hóa, phát triển web, kịch bản, thu thập dữ liệu web và phân tích dữ liệu. Nó được các công ty lớn như Google (GOOGL ), Pinterest, Spotiffy, Dropbox (DBX ) và nhiều công ty khác sử dụng.

Ngoài lĩnh vực tư nhân, học viện cũng sử dụng nó để dạy cho sinh viên cách lập trình. Sự linh hoạt của Python là điều mang lại cho nó sự phổ biến cao như vậy, và sự phát triển mới của ABBYY cho phép các nhà phát triển và công ty sử dụng NeoML để xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình cho việc nhận dạng đối tượng, phân loại, phân đoạn ngữ nghĩa, xác minh và mô hình hóa dự đoán.

NeoML

Với cải tiến tốc độ mới, NeoML là một trong những khung học máy nhanh nhất hiện có, cung cấp hiệu suất nhanh hơn 10 lần cho các thuật toán cổ điển và nhanh hơn 30% cho đào tạo và suy luận mạng nơ-ron so với khung trước đó.

Khi so sánh với hai thư viện học máy mở nguồn hàng đầu, NeoML cung cấp hiệu suất nhanh hơn 50% trung bình. Do đó, khung này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng hướng đến khách hàng,跨 nền tảng. Hiệu suất đám mây cao của NeoML có nghĩa là các doanh nghiệp có thể sử dụng tài nguyên đám mây có sẵn một cách tốt nhất.

Bruce Orcutt là Phó Chủ tịch cấp cao về Tiếp thị Sản phẩm tại ABBYY.

“Nguồn mở là một động lực mạnh mẽ cho sự đổi mới công nghệ. Chúng tôi nhằm mục đích hỗ trợ sự tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo bằng cách làm việc cùng với cộng đồng nhà phát triển để phát triển và cải thiện thư viện mở nguồn của chúng tôi,” Orcutt cho biết. “NeoML mở ra các cơ hội mới cho các nhà phát triển, cho phép họ thực nghiệm, xây dựng và khởi chạy các sáng kiến đột phá trong khi tận dụng tốc độ suy luận cao, độc lập nền tảng và hỗ trợ thiết bị di động của khung. Chúng tôi mời tất cả các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và học viện sử dụng và đóng góp cho NeoML trên GitHub.”

NeoML có thể xử lý và phân tích dữ liệu trong các định dạng khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, video và hơn thế nữa. Các mô hình có thể được áp dụng trong đám mây, trên cơ sở, trong trình duyệt và trên thiết bị, và thư viện hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình C++, Java và Objective C. Nó cũng cung cấp 20+ thuật toán học máy truyền thống như phân loại, hồi quy và khung phân cụm.

Các mô hình mạng nơ-ron của NeoML hỗ trợ hơn 100 loại lớp, và thư viện này跨 nền tảng, có thể chạy trên các hệ điều hành như Windows, Linux, macOS, iOS và Android, và nó được tối ưu hóa cho cả bộ xử lý CPU và GPU.

NeoML đã được các nhà phát triển ở Mỹ, Canada, Đức, Hà Lan, Brazil, Trung Quốc, Ấn Độ và Hàn Quốc sử dụng. Khung này có sẵn trên GitHub.