ABBYY, 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, а 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», – сказал 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. 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», – отметил Александр Боргардт, community leader Duckstax.com.
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.
