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Facebook macht ein weiteres Machine-Learning-Framework Open Source

(Foto: dpa)

Facebook macht ein weiteres Machine-Learning-Framework Open Source. Pytext soll es ermöglichen, Natural-Language-Processing einfacher in einer Produktivumgebung zu nutzen. 

Facebook hat sein Natural-Language-Processing-Framework Pytext unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht. Pytext basiert auf Pytorch, das ebenso aus dem Hause Facebook kommt und Open Source ist. Pytext kommt beim sozialen Netzwerk beispielsweise für den Betrieb des Portals zum Einsatz und bei den sogenannten „M Empfehlungen“ im Messenger.

Natural-Language-Processing beschäftigt sich mit der Verarbeitung menschlicher Sprache. Facebooks neues Framework soll Entwickler vor allem dabei unterstützen, Machine Learning schneller in der Entwicklungs- und der Produktivumgebung einsetzen zu können. Facebook könne damit laut einem Blogartikel neue Machine-Learning-Modelle innerhalb weniger Tage vom experimentellen Status in den produktiven Einsatz bringen.

Pytext soll bei der Klassifizierung von Dokumenten und beim semantischen Parsen helfen. Dazu unterstützt es das sogenannte Multi-Task-Modelling, um mehrere Machine-Learning-Modelle zeitgleich zu trainieren.

Pytext führt schon mehr als eine Milliarde Operationen pro Tag aus

Vor allem aber soll das Facebook-Framework das Arbeiten mit wenig Latenz ermöglichen, um in Echtzeit arbeiten zu können, was eine der Anforderungen von Facebook ist. Beim sozialen Netzwerk führt das Framework schon mehr als eine Milliarde Operationen am Tag aus.

Version 1.0 steht jetzt unter der BSD-Lizenz auf GitHub bereit. Neben dem Quellcode gibt es auch schon trainierte Modelle sowie Tutorials zum Einstieg.

Passend dazu: Was ist eigentlich der Unterschied zwischen AI, Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing?

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