Привет, немного информации о проекте про разработку которого я рассказываю в этом канале:
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. Репозиторий проекта: https://gitverse.ru/kolkir/adept ⚙ 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