ABBYY, мировой разработчик решений в области интеллектуальной обработки информации и анализа бизнес-процессов, обновила фреймворк NeoML.
Теперь c открытой кросс-платформенной библиотекой ABBYY могут работать пользователи Python – одного из самых популярных языков программирования для анализа данных и машинного обучения, в том числе для исследовательских задач. С NeoML представители бизнеса и научного сообщества смогут дополнить приложения возможностями идентификации объектов, классификации, регрессии, кластеризации, семантической сегментации, верификации, используя для этих задач самые современные платформы и архитектуры. Библиотека поддерживает около 20 новых методов машинного обучения, в том числе – 10 новых сетевых слоев и новые методы оптимизации.
В новой версии NeoML скорость выполнения классических алгоритмов на разных задачах выросла до 10 раз, а обучение нейросетей стало быстрее на 30%. Такая оптимизация особенно полезна специалистам и компаниям, которые обучают ML-модели в облачных сервисах. Она также позволит упростить разработку мобильных приложений для клиентов. Кроме того, новая версия поддерживает автоматическое вычисление градиентов, важную функцию для быстрой реализации нейронных сетей различных архитектур. Также NeoML 2.0 поддерживает работу в новых окружениях: на процессорах Apple M1 и графических процессорах в среде Linux, в том числе на интегрированных моделях от Intel, что существенно расширяет возможности разработки приложений для клиентов.
«Открытый код – главный источник инноваций в разработке современного ПО. Именно поэтому мы стремимся к тому, чтобы библиотека NeoML стала доступной для еще более широкого круга пользователей. Python – универсальный язык программирования, удобный для интеграции с различными информационными системами. В создании интерфейса для Python активно участвовали не только сотрудники ABBYY, но и специалисты из разных стран, что свидетельствует об интересе OSS-сообщества к нашей библиотеке и ее возможностям. Так, в разработке обертки для Python участвовал Александр Боргардт, глава Opensource-сообщества DuckStax», – комментирует Владимир Юнев, главный архитектор ABBYY.
«На мой взгляд, есть множество задач, в решении которых библиотека ABBYY NeoML дает больше возможностей наряду с другими популярными фреймворками, – комментирует Александр Боргардт, community leader Duckstax.com. — В процессе оказания помощи при разработке коннектора к Python я обнаружил ряд возможностей для запуска инференса в разных режимах и с разными системами ограничений, также производительность инференса очень порадовала во многих режимах. А благодаря ключевым особенностям архитектуры библиотеку можно применять в современных средах, где существует необходимость собраться под десктопы, мобилки, сервера или даже в wasm. NeoML позволяет нативно запустить инференс под все Apple-устройства. Благодаря качественной интеграции с Python не только прошаренные С++ разработчики могут увидеть потенциал библиотеки NeoML, но и крутые DL-инженеры смогут прочувствовать ее мощь».
NeoML уже используют в своих проектах разработчики и исследователи из США, Канады, Германии, Нидерландов, России, Бразилии, Китая, Индии, Вьетнама, Южной Кореи и других стран. Инструменты библиотеки также применяются во всех продуктах ABBYY, включая мобильные приложения. К примеру, благодаря NeoML в мобильном сканере ABBYY появилась возможность распознавать 7 различных типов документов, искать текст на изображениях и измерять объекты с помощью AR-линейки.
Доступ к исходным кодам можно получить на официальном репозитории проекта на GitHub. NeoML можно использовать на Windows, Linux, macOS, iOS и Android. Библиотека поддерживает процессоры CPU и GPU. Открытый код фреймворка предоставляется под лицензией Apache 2.0 License. ABBYY продолжит увеличивать количество доступных алгоритмов и архитектур, а также повышать скорость работы библиотеки.
