strickvl
Максим Горшенин | imaxaiForwarded from adept
Привет, немного информации о проекте про разработку которого я рассказываю в этом канале:
Adept(Automatic Differentiation Engine for Tensor Processing) — это библиотека на Python и C++ для построения и обучения нейросетей, созданная с упором на кроссплатформенность, гибкость и образовательную ценность.
⚙️ Основные возможности:
• Динамические графы — как в PyTorch: отладка, условия, циклы «из коробки».
• Тензоры + Autograd — автоматическое дифференцирование и GPU-ускорение.
• Vulkan backend — работает на GPU от NVIDIA, AMD, Intel, Qualcomm и даже на мобильных устройствах.
• Единая семантика Python/C++ — легко переносить прототип в production.
🎯 Зачем это нужно?
В российской экосистеме почти нет open-source ML-платформ общего назначения, сравнимых с PyTorch или TensorFlow. Возможно это связано как с нехваткой специалистов, сочетающих глубокое понимание машинного обучения и системного программирования, так и доступностью зрелых альтернатив. Adept создан как экспериментальная площадка для накопления такого опыта — как исследовательского, так и образовательного.
🧠 Почему это полезно для обучения?
Проект охватывает все ключевые уровни ML-стека: от математических абстракций (тензоры, градиенты) до низкоуровневой работы с GPU. Это делает его подходящей основой для:
• Изучения архитектуры современных ML-фреймворков
• Курсовых, дипломных и исследовательских работ
• Практических заданий по deep learning, системному программированию и кроссплатформенной разработке
🔗 Код открыт — приглашаем студентов, преподавателей, энтузиастов и всех, кто хочет разобраться, как устроены ML-платформы изнутри.
#MachineLearning #OpenSource #Education #Vulkan #Python #Cpp #Adept #MLPlatform
Максим Горшенин | imaxai
Привет, немного информации о проекте про разработку которого я рассказываю в этом канале: Adept(Automatic Differentiation Engine for Tensor Processing) — это библиотека на Python и C++ для построения и обучения нейросетей, созданная с упором на кроссплатформенность, гибкость и образовательную ценность. ⚙️ Основные возможности: • Динамические графы — как в PyTorch: отладка, условия, циклы «из коробки». • Тензоры + Autograd — автоматическое дифференцирование и GPU-ускорение. • Vulkan backend — работает на GPU от NVIDIA, AMD, Intel, Qualcomm и даже на мобильных устройствах. • Единая семантика Python/C++ — легко переносить прототип в production. 🎯 Зачем это нужно? В российской экосистеме почти нет open-source ML-платформ общего назначения, сравнимых с PyTorch или TensorFlow. Возможно это связано как с нехваткой специалистов, сочетающих глубокое понимание машинного обучения и системного программирования, так и доступностью зрелых альтернатив. Adept создан как экспериментальная площадка для накопления такого…
Women+ in Data and AI Festival
InfoQ
Mikiko