Открытый код. Новые возможности.

Keras 3 — это многофункциональный фреймворк для глубокого обучения с поддержкой нескольких бэкендов, позволяющий создавать и обучать модели с использованием JAX, TensorFlow, PyTorch или OpenVINO.

Комплексный инструментарий для компьютерного зрения, предоставляющий независимые от моделей строительные блоки для загрузки данных, визуализации и управления наборами данных.

Cog упаковывает модели машинного обучения в готовые к продакшену Docker-контейнеры, автоматически обеспечивает совместимость CUDA и генерирует HTTP API для инференса на основе определений типов Python.

Sonnet — это библиотека нейронных сетей от DeepMind на базе TensorFlow 2. Она предлагает простые композируемые абстракции через концепцию snt.Module для исследований в области машинного обучения, поддерживая пользовательские модули, сериализацию и распределённое обучение.

Frigate — локальный NVR для IP-камер с обнаружением объектов в реальном времени на OpenCV и TensorFlow, интегрированный с Home Assistant. Поддержка MQTT, RTSP-рестриминга, WebRTC/MSE для живого просмотра, запись 24/7 и удержание на основе объектов.

Spleeter — это библиотека для разделения музыкальных источников на основе Python от Deezer Research, которая использует предварительно обученные модели TensorFlow для разделения аудио на отдельные дорожки, такие как вокал, ударные, бас и другие.

TensorFlow — это открытая платформа для машинного обучения с гибкой экосистемой инструментов и библиотек для создания и развертывания приложений на базе ML.

einops — библиотека для гибких операций с тензорами, использующая нотацию в стиле Эйнштейна для читаемого и надежного кода в PyTorch, JAX, TensorFlow, NumPy и других фреймворках.

AutoKeras — это открытая библиотека AutoML на базе Keras, автоматизирующая поиск моделей глубокого обучения для задач с изображениями, текстом и структурированными данными.