TensorFlow получила поддержку Swift: улучшенная производительность алгоритмов, интеграция с Python
Новости
Команда разработчиков библиотеки для машинного обучения с открытым кодом TensorFlow представили проект, добавляющий поддержку ЯП Swift. Авторы утверждают, что Swift оптимизирует ключевые алгоритмы библиотеки, а также предоставляет пользователям высокий уровень удобства использования.
1К открытий1К показов
Swift for TensorFlow, анонсированный на саммите TensorFlow в марте 2018 года, запущен в качестве open source-проекта на GitHub. Об этом команда разработчиков рассказала в посте в Medium.
Создатели отмечают, что это не просто оболочка API TеnsorFlow, переписанная на Swift, а полноценный инструмент, включающий в себя компилятор и языковые улучшения для этого ЯП. Подробнее об этом проекте можно узнать из видео:
Ключевые особенности Swift for TensorFlow
Команда проекта разработала полную документацию, подробно рассказывающую о его достоинствах. Среди них:
- оптимизированное программное извлечение графов, позволяющее разрабатывать модели «жадного» исполнения, сохраняя при этом преимущества графов;
- улучшенная автоматическая дифференциация, встроенная прямо в Swift;
- интеграция Swift с Python, позволяющая использовать API из Python прямо в коде, написанном на Swift.
Проектная документация доступна на GitHub-странице проекта. Там же разработчики подробно рассказали о причинах выбора именно этого языка.
Желающим уже сейчас доступны предустановленные пакеты для macOS и Linux, а также образцы моделей, написанные на Swift.
TensorFlow, являясь проектом с открытым кодом, находит применение в различных областях науки и инженерии. В начале апреля 2018 года для библиотеки вышло обновление, добавившее поддержку JavaScript, работающего прямо в браузере, и новые методы визуализации данных.
1К открытий1К показов
Человека они не заменят, но составить документацию, отрефакторить код и проверить синтаксис — вполне могут.
Эффективное управление ресурсами является основой успеха в бизнесе — на помощь приходят технологии машинного обучения, в частности, большие языковые модели (LLM).
Компания Proton открыла исходный код всех версий своего облачного хранилища Proton Drive, включая приложения для Windows, macOS, iOS и Android. Теперь пользователи и эксперты могут самостоятельно проверить безопасность приложений
Протокол Tea создал масштабное загрязнение npm спам-пакетами, обещая вознаграждение разработчикам в криптовалюте. В II квартале 2024 года четверть новых пакетов в npm оказались мусором, что затрудняет работу с реальными зависимостями и может исказить данные для ИИ. Проект Tea и npm пытаются бороться с этой проблемой.