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Microsoft lance SynapseML, une bibliothèque open source de machine learning

Microsoft SynapseML

Microsoft lance une nouvelle bibliothèque de machine learning open source baptisée SynapseML.

Pour aider les développeurs à surmonter les différents défis entourant la création de pipelines de ML, Microsoft a lancé une bibliothèque simplifiée. Elle offre une API unifiée et évolutive rassemblant plusieurs frameworks et algorithmes.

Microsoft annonce la sortie de SynapseML

SynapseML, anciennement MMLSpark, est la nouvelle bibliothèque open source de Microsoft dédiée à la création de pipelines de machine learning évolutifs.

Même pour les développeurs les plus expérimentés, cette tâche peut être difficile. Ils doivent généralement composer des outils sur différents écosystèmes, ce qui nécessite une quantité de « glue code » considérable. Par ailleurs, de nombreux frameworks ne sont pas assez flexibles pour prendre en charge des clusters de milliers de machines.

Microsoft entend résoudre ce problème avec SynapseML en unifiant plusieurs frameworks ML existants et de nouveaux algorithmes dans une API unique. Celle-ci peut fonctionner sur les langages Python, R, Scala et Java.

Une API unifiée pour simplifier le ML distribué

Indépendamment des données et des langages, l’API évolutive fournie par SynapseML unifie de nombreux frameworks ML différents. Elle fonctionne pour les applications de traitement par lots, de streaming et de service. La bibliothèque SynapseML de Microsoft aide les développeurs à se concentrer sur la structure de haut niveau des données et des tâches. Autrement dit, cela les épargne les détails de mise en œuvre et les particularités des différents écosystèmes.

En outre, en rassemblant les outils, le framework et les algorithmes, l’API unifiée simplifie l’expérience du machine learning distribué. De plus, cela permet d’évaluer les modèles sur des clusters à nœud unique, multinœuds et à redimensionnement élastique.

D’autre part, SynpapseML fournit des API simples pour des services intelligents préconstruits. En effet, un bon nombre des outils inclus dans la bibliothèque ne nécessite pas un ensemble de données étiquetées. Selon Microsoft, l’objectif est d’offrir aux développeurs une variété de bases de données, de clusters et de langages sans qu’ils aient à modifier leur code. Ils peuvent intégrer plus de 45 services ML prêts à l’emploi.

Et pour les aider à construire des systèmes d’IA responsables, SynapseML comprend des outils d’explainable AI tels que SHAP et LIME.

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