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NeoML作為TensorFlow替代品發(fā)布

2022-08-29 04:45:10 編輯:何素蘭 來源:
導(dǎo)讀 據(jù)稱,用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的新開源庫可與使用TensorFlow等已建立的庫訓(xùn)練的AI模型(尤其是在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行的模型)訓(xùn)練的AI模型相媲美。Ne...

據(jù)稱,用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的新開源庫可與使用TensorFlow等已建立的庫訓(xùn)練的AI模型(尤其是在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行的模型)訓(xùn)練的AI模型相媲美。

NeoML被描述為支持深度學(xué)習(xí)和ML算法的“跨平臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)框架”,本周由ABBYY在GitHub上發(fā)布。灣區(qū)企業(yè)軟件開發(fā)人員專門從事光學(xué)字符識(shí)別和語言軟件等應(yīng)用程序。ABBYY表示,目前將NeoML用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理應(yīng)用程序,包括圖像處理和數(shù)據(jù)提取。

NeoML在云,桌面或移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行,被吹捧為針對(duì)預(yù)訓(xùn)練圖像處理模型的TensorFlow的運(yùn)行速度快20倍,而與設(shè)備無關(guān)。該公司聲稱:“更高的推理速度與平臺(tái)獨(dú)立性的結(jié)合使該庫成為需要無縫客戶體驗(yàn)和設(shè)備上數(shù)據(jù)處理的移動(dòng)解決方案的理想之選。”

新的ML庫正在推廣中,以用于部署對(duì)象識(shí)別,分類和語義分段以及預(yù)測建模。支持者還聲稱NeoML為零售應(yīng)用程序更有效地利用可用的云資源,例如跟蹤消費(fèi)者的偏好。

NeoML支持由Facebook(NASDAQ:FB),Microsoft(NASDAQ:MSFT)支持 的開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)標(biāo)準(zhǔn)。

和別的。用于可互操作的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開放生態(tài)系統(tǒng)旨在提高工具兼容性。

NeoML的單一代碼庫可以在從Linux和Windows到Android和iOS的各種操作系統(tǒng)上運(yùn)行。該庫還經(jīng)過優(yōu)化,可以在CPU和GPU上運(yùn)行。它目前支持C ++,Java和Objective-C編程語言,并且即將添加Python。

ABBYY說,開放源代碼版本包括20多種“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)算法,用于分類,回歸預(yù)測模型和聚類。

NeoML和TensorFlow之間的速度比較是在運(yùn)行于Android和iOS設(shè)備上的x86,支持Nvidia CUDA的圖形以及Arm-64處理器上進(jìn)行的。根據(jù)ABBYY發(fā)布的內(nèi)部測試結(jié)果,在大多數(shù)情況下,最新版本的NeoML優(yōu)于TensorFlow的TFLite 2.1.0版本。

除了更快的推論,ABBYY的AI傳播者Ivan Yamshchikov還強(qiáng)調(diào)了NeoML的多平臺(tái)功能,“特別是其在移動(dòng)設(shè)備上的潛力”。


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