據(jù)稱(chēng)，用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的新開(kāi)源庫(kù)可與使用TensorFlow等已建立的庫(kù)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(kāi)發(fā)人員專(zhuān)門(mén)從事光學(xué)字符識(shí)別和語(yǔ)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(jué)和自然語(yǔ)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(wú)關(guān)。該公司聲稱(chēng)：“更高的推理速度與平臺(tái)獨(dú)立性的結(jié)合使該庫(kù)成為需要無(wú)縫客戶(hù)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?！?/p>

新的ML庫(kù)正在推廣中，以用于部署對(duì)象識(shí)別，分類(lèi)和語(yǔ)義分段以及預(yù)測(cè)建模。支持者還聲稱(chēng)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(kāi)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(kāi)放生態(tài)系統(tǒng)旨在提高工具兼容性。

NeoML的單一代碼庫(kù)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(kù)還經(jīng)過(guò)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(yǔ)言，并且即將添加Python。

ABBYY說(shuō)，開(kāi)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(lèi)，回歸預(yù)測(cè)模型和聚類(lèi)。

NeoML和TensorFlow之間的速度比較是在運(yùn)行于A(yíng)ndroid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(cè)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”。