Здравствуйте, Тёмчик, Вы писали:

Тё>Ну так я что, с этим спорю? Да, узкие места расшивать на C (или C++, если оченно хочется именно плюсы). Это всё узкие ниши, много народа туда не требуется. Гугл написал tensor flow к примеру, и все её вызывают из питона.

Без всякого желания спорить, просто замечание. Вспомнил мнения разных людей, что TensorFlow и многие гугловские проекты, которые мы видим как открытые на Гитхабе, Гуглом практически заброшены и поддерживаются о остаточному принципу. Типа то, чем пользуются сотрудники для внутренних своих разработок, очень сильно отличается от того, что открывается для всех остальных. Гуглу, наример, не очень интересно гонять нейросетки на видеокартах, им важнее их TPU. TensorFlow поэтому весьма медленный и проигрывает конкурентам, но его всё равно используют (сейчас уже намного меньше, PyTorch рулит), потому что исследователям, мелким конторам и одиночкам и так не написать. Тот же Abby делает альтернативу для себя (ресурсы позволяют) и оно работает быстрее и удобнее в обращении.
Майрософт делает свой фреймворк, выкладывает его. А потом оказывается, что сами сотрудники внутри компании им и не пользуются, а переходят на продукты конкурентов.
Ну и так далее, много таких историй. Я недавно роходил собеседование в одну контору с международными родажами в сфере AI (очень известная в узких кругах), там у них тоже свой фреймворк для инференса сетей. И они одни из мировых лидеров в одной узкой области применения нейросеток.
Я к тому, что это всё идёт по старому сценарию, озвученному Joel Spolsky — "Fire and motion". Условные Гуглы выкатывают свои фреймворки, подсаживают на них людей, потом выкатывают новые версии и получается так, что все подсаженные идут в фарватере, виляя за лидером: не рядом, не вперели или в сторону. Им приходится поддерживать, переходить на новые версии, оставаться в рамках предложенного извне технического решения. Кому-то этого достаточно и он кормится внутри чужой экосистемы. Но многим мало и они создают свои решения и уже с ними могут вырваться. Не факт, что они вырвутся, но могут. Вот все эти условные Питоны и TensorFlow — это хороший путь для того, чтобы в редсказуемые сроки, делать редсказуемые продукты и получать предсказуемую прибыль. Это хороший путь, но может быть скучновато.

Здравствуйте, Тёмчик, Вы писали:

Тё>Ну так я что, с этим спорю? Да, узкие места расшивать на C (или C++, если оченно хочется именно плюсы). Это всё узкие ниши, много народа туда не требуется. Гугл написал tensor flow к примеру, и все её вызывают из питона.

Без всякого желания спорить, просто замечание. Вспомнил мнения разных людей, что TensorFlow и многие гугловские проекты, которые мы видим как открытые на Гитхабе, Гуглом практически заброшены и поддерживаются о остаточному принципу. Типа то, чем пользуются сотрудники для внутренних своих разработок, очень сильно отличается от того, что открывается для всех остальных. Гуглу, например, не очень интересно гонять нейросетки на видеокартах, им важнее их TPU. TensorFlow поэтому весьма медленный и проигрывает конкурентам, но его всё равно используют (сейчас уже намного меньше, PyTorch рулит), потому что исследователям, мелким конторам и одиночкам и так не написать. Тот же Abby делает альтернативу для себя (ресурсы позволяют) и оно работает быстрее и удобнее в обращении.
Майкрософт делает свой фреймворк, выкладывает его. А потом оказывается, что сами сотрудники внутри компании им и не пользуются, а переходят на продукты конкурентов.
Ну и так далее, много таких историй. Я недавно проходил собеседование в одну контору с международными продажами в сфере AI (очень известная в узких кругах), там у них тоже свой фреймворк для инференса сетей. И они одни из мировых лидеров в одной узкой области применения нейросеток.
Я к тому, что это всё идёт по старому сценарию, озвученному Joel Spolsky — "Fire and motion". Условные Гуглы выкатывают свои фреймворки, подсаживают на них людей, потом выкатывают новые версии и получается так, что все подсаженные идут в фарватере, виляя за лидером: не рядом, не впереди или в сторону. Им приходится поддерживать, переходить на новые версии, оставаться в рамках предложенного извне технического решения. Кому-то этого достаточно и он кормится внутри чужой экосистемы. Но многим мало и они создают свои решения и уже с ними могут вырваться. Не факт, что они вырвутся, но могут. Вот все эти условные Питоны и TensorFlow — это хороший путь для того, чтобы в предсказуемые сроки, делать предсказуемые продукты и получать предсказуемую прибыль. Это хороший путь, но может быть скучновато.