Huawei открыла фреймворк для разработки AI-приложений MindSpore

Легковесный фреймворк аналогичен TensorFlow от Google и PyTorch от Facebook. Он поддерживает различные устройства, граничные и облачные вычислительные среды, что делает его более доступным для разработчиков AI-приложений. MindSpore совместим с обычными процессорами, графическими картами, а также с нейронными процессорами (NPU), например с фирменными чипами Huawei Ascend AI.

При работе с NLP-моделями MindSpore требует на 20% меньше строк кода по сравнению с другими популярными фреймворками. По словам Huawei, это повышает эффективность разработки минимум на 50%. Также он поддерживает параллельное обучение нейросетей и динамическую отладку кода.

В дополнение к нему есть специальный модуль MindInsight, предназначенный для построения визуализаций процесса обучения с вычислительными графами, показателями прогресса, информацией о параметрах моделей, например точность и обучающие данные. Ещё один модуль под названием MindArmour помогает повысить безопасность и надёжность моделей; он содержит подмодули для генерации и обнаружения «состязательных примеров», а также оценки моделей.

Для работы с MindSpore понадобится Python версии 3.7+, в скором времени Huawei обещает поддержку C++, Rust и Julia. Исходный код фреймворка доступен на GitHub.