Para melhorar a interoperabilidade para praticantes de aprendizado de máquina e cientistas de dados usando qualquer estrutura, biblioteca ou ferramenta do ecossistema Python, as estruturas de deep learning Apache MXNet e Open Neural Network Exchange (ONNX) lançaram o Consortium for Python Data API Standards nesta segunda-feira (17).

O próprio ONNX foi formado pela Microsoft e pelo Facebook em 2017 para estimular a interoperabilidade entre ferramentas e frameworks. Atualmente, o ONNX inclui cerca de 40 organizações com influências em inteligência artificial e ciência de dados, incluindo Baidu, AWS e IBM, juntamente com fabricantes de hardware como Qualcomm, Arm e Intel.

O novo consórcio, que desenvolverá padrões para dataframes e arrays ou tensores, espera resolver a fragmentação que afetou o ecossistema de dados nos últimos anos. A linguagem de programação Python é usado para dataframes Python como Pandas, PySpark e Apache Arrow. Outras estruturas importantes com a linguagem incluem NumPy, PyTorch e TensorFlow. O consórcio não incluirá o PyTorch, um dos frameworks de aprendizado de máquina mais populares atualmente, de acordo com um porta-voz do Facebook em entrevista à Venture Beat.

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Consórcio busca reduzir a fragmentação no ecossistema Python. Imagem: Reprodução

“Atualmente, as bibliotecas de array e dataframe têm APIs semelhantes, mas com diferenças suficientes para que não seja possível usá-las de forma intercambiável”, disseram os membros do consórcio. “Nosso objetivo é transformar este consórcio em uma organização onde o alinhamento entre projetos e ecossistemas em APIs, mecanismos de troca de dados e outros tópicos semelhantes aconteça. Esses tópicos exigem coordenação e comunicação em grau muito maior do que inovação técnica. Nosso objetivo é facilitar o primeiro, deixando a inovação para bibliotecas individuais atuais e futuras”, concluíram.

A prioridade do consórcio é estabelecer um grupo de trabalho e desenvolver um padrão inicial. O grupo então solicitará feedback dos mantenedores da biblioteca de array e dataframe e iterar conforme a necessidade antes de disponibilizar uma versão padronizada para uso. Além disso, o grupo também está lançando ferramentas para comparar arrays ou tensores e rastrear algumas das funções principais de uma biblioteca de dataframe. A primeira sessão de feedbacks do consórcio começa no próximo mês.

Via: Venture Beat