нейросетевых модулей для современных архитектур
Российская нейросетевая библиотека
PuzzleLib
Библиотека для сборки, визуализации, обучения и выгрузки нейронных сетей под конкретные задачи.
PuzzleLib — это ПО, которое позволяет собрать архитектуру нейронной сети, визуализировать ее, запустить обучение и подготовить обученную модель для дальнейшего использования.
поддержка центральных процессоров и видеокарт
Linux, Windows, macOS, iOS и Android
Библиотека нейросетей для прикладных задач и собственных исследований
PuzzleLib — это нейросетевая библиотека, то есть программное обеспечение, которое позволяет собрать нейронную сеть под конкретную задачу, визуализировать ее архитектуру, запустить обучение и выгрузить обученную сеть для дальнейшего использования.
Платформа ориентирована на практическую разработку: от экспериментов с архитектурой и оптимизацией вычислений до подготовки модели к работе в продуктивной среде.
Запись в реестре № 4924
Нейросетевая библиотека PuzzleLib внесена в реестр российского ПО 03.12.2018.
Собственный отечественный стек
PuzzleLib развивается как российская альтернатива библиотекам TensorFlow, Torch и CNTK.
Что для библиотеки важно
Ключевые требования к нейросетевой платформе
Чтобы библиотека была полезна в реальной работе, она должна одинаково хорошо справляться и с исследовательскими задачами, и с прикладной эксплуатацией.
Алгоритмы
Важно поддерживать классические нейросетевые алгоритмы, реализованные внутри библиотеки как отдельные вычислительные модули.
Поддержка CPU и GPU
Обучение выгоднее проводить на GPU, но CPU необходим для сценариев, где нет доступа к дорогостоящим видеокартам.
Кроссплатформенность
Нейросети должны запускаться на разных операционных системах и процессорных архитектурах, включая мобильные устройства.
Скорость
В задачах с большими данными ускорение даже в 1.5–2 раза заметно влияет на рабочий процесс и особенно важно для real-time сценариев.
Преимущества PuzzleLib
Красиво собранный стек для быстрых и гибких ML-сценариев
PuzzleLib сочетает производительность, низкий порог входа и удобную архитектуру для построения нейронных сетей различной сложности.
Высокая скорость: используются низкоуровневые утилиты для видеокарт NVIDIA и AMD, а ресурсы процессора задействуются эффективно.
Поддерживается работа на CPU и GPU, что позволяет подбирать инфраструктуру под конкретную задачу и бюджет.
Библиотека работает на Linux, Windows, macOS, iOS и Android.
Автоматическая оптимизация вычислений в ряде сценариев ускоряет обучение нейросети в 2 раза.
Более 60 видов нейросетевых модулей позволяют строить сверточные, рекуррентные сети и графы вычислений произвольной формы.
Порог входа для пользователя ниже, чем у многих альтернативных библиотек, а сама платформа полностью разработана в России.
Список модулей
Граф вычислений собирается из модулей PuzzleLib
Любая нейросеть представляет собой граф вычислений: каждый его элемент — это модуль библиотеки, который выполняет операции над переданными ему данными. Ниже приведен актуальный список базовых модулей.
Базовые модулиСпециальные модулиВспомогательные модули
Activation (Sigmoid, Tanh, ReLU, ELU, LeakyReLU, SoftMaxPlus)AvgPool (1D, 2D, 3D)BatchNorm (1D, 2D, 3D, ND)Conv (1D, 2D, 3D, ND)CrossMapLRNDeconv (1D, 2D, 3D, ND)Dropout (1D, 2D)GroupLinearInstanceNorm2DKMaxPoolLCNLinearLRNMapLRNMaxPool (1D, 2D, 3D)MaxUnpool2DPool (1D, 2D, 3D)RNNSoftMaxSubtractNormUpsample (2D, 3D)
Алгоритмы оптимизации
Набор оптимизаторов для разных типов задач
Для обучения нейронной сети веса обновляются итерационно с помощью оптимизатора. Для разных сценариев — от регрессии до классификации текста и изображений — подходят разные алгоритмы.
AdaDeltaAdaGradAdamHooksLBFGSMomentumSGDNesterovSGDRMSPropRMSPropGravesSGDSMORMS3
Готовы обсудить внедрение
Покажем, как PuzzleLib может работать в вашем сценарии
Если нужна демонстрация возможностей библиотеки, консультация по архитектуре или интеграция в конкретный ML-процесс, можно перейти к форме обратной связи.
Программа для ЭВМ "Нейросетевая библиотека PuzzleLib" Свидетельство о регистрации в ФИПС № 2017661168 от 05.10.2017 г., зарегистрирована в реестре отечественного ПО реестровый номер 4924, дата внесения 03.12.2018
Программа для ЭВМ "Нейросетевая библиотека PuzzleLib 2.0" Свидетельство о регистрации в ФИПС № 2018666913 от 24.12.2018 г.