ABBYY 的 NeoML 开源库添加了 Python 支持

数字智能公司 ABBYY 宣布其跨平台、开源机器学习库 NeoML 发布了新的大版本更新。该平台使开发人员能够构建、训练和部署机器学习模型，而该更新添加了对 Python 编程语言的支持，Python 是机器学习和人工智能领域最流行的语言。

新框架还带来了 5-10 倍的速度改进和 20 多种新的机器学习方法，包括 10 种网络层和优化方法。NeoML 支持 Apple (AAPL ) M1 芯片、Linux 基础机器上的 GPU 和英特尔 GPU，这意味着该库的可用用例和场景范围扩大。同时，开发人员可以使用该框架构建人工智能应用程序和解决方案。

Python 的流行度

Python 在各个行业中被广泛用于自动化、Web 开发、脚本编写、网页抓取和数据分析。它被谷歌、Pinterest、Spotify、Dropbox (DBX ) 等大公司所依赖。

除了私营部门，学术界也使用 Python 来教学生如何编程。Python 的多功能性使其具有如此高的流行度，ABBYY 的新开发进一步使开发人员和公司能够使用 NeoML 构建、训练和部署用于物体识别、分类、语义分割、验证和预测建模的模型。

NeoML

凭借新的速度改进，NeoML 成为最快的机器学习框架之一，提供了高达 10 倍的经典算法性能和高达 30% 的神经网络训练和推理速度，相比之前的框架。

与两个顶级开源机器学习库相比，NeoML 提供了平均 50% 更快的性能。因此，该框架特别适合面向客户的、跨平台的应用程序。NeoML 的高云效率意味着企业可以以最佳方式使用可用的云资源。

Bruce Orcutt 是 ABBYY 产品营销高级副总裁。

“开源是技术创新的一种强大驱动力。我们旨在通过与开发人员社区合作来支持人工智能的进步，以进一步发展和改进我们的开源库，”Orcutt 说。“NeoML 为开发人员提供了新的机会，允许他们尝试、构建和启动开创性的计划，同时利用框架的高推理速度、平台独立性和对移动设备的支持。我们邀请所有开发人员、数据科学家和学术界使用和为 NeoML 做出贡献，NeoML 位于 GitHub 上。”

NeoML 可以处理和分析各种格式的数据，例如文本、图像、视频等。模型可以在云端、内部、浏览器和设备上应用，该库支持 C++、Java 和 Objective C 编程语言。它还提供了 20 多种传统的机器学习算法，例如分类、回归和聚类框架。

该框架的神经网络模型支持 100 多种层类型，该库是跨平台的，可以在 Windows、Linux、macOS、iOS 和 Android 等操作系统上运行，并针对 CPU 和 GPU 处理器进行了优化。

NeoML 已被美国、加拿大、德国、荷兰、巴西、中国、印度和韩国的开发人员所使用。该框架可在 GitHub 上找到。NeoML 是跨平台的，能够在 Windows、Linux、macOS、iOS 和 Android 等操作系统上运行，并针对 CPU 和 GPU 处理器进行了优化。NeoML 已被美国、加拿大、德国、荷兰、巴西、中国、印度和韩国的开发人员所使用。该框架可在 GitHub 上找到。