深度学习库SynapseMLfor。NET发布0。1版本

　　2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML（以前称为 MMLSpark），以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML：可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
　　2022年8月12日 微软在.NET 博客上发布了[2] 用于 .NET 的 SynapseML，建立在其去年 11 月首次亮相的大规模机器学习开源项目SynapseML 的基础上。作为新 SynapseML v0.10 版本的一部分，微软宣布了一组新的 .NET API，用于大规模可扩展的机器学习。 博客文章中说：＂这允许我们通过 .NET for Apache Spark 语言绑定来创作、训练和使用来自 C#、F# 或 .NET 系列中的其他语言的任何 SynapseML 模型。 ＂
　　SynapseML 在 Apache Spark 上运行并且需要安装 Java，因为 Spark 使用 JVM 来运行 Scala。但是，它具有针对 Python 或 R 等其他语言的绑定。当前的 0.10.0 版本添加了针对 .NET 语言的绑定。该工具可以帮助开发人员在各种 Microsoft 领域构建可扩展的智能系统，包括： 深度学习 模型可解释性 计算机视觉 强化学习和个性化 异常检测 搜索和检索 形式和人脸识别 语音处理 梯度提升 文本分析 微服务编排 翻译
　　微软去年首次开源这个项目时是这么说的 ＂统一的 API 标准化了当今的许多工具、框架和算法，简化了分布式 ML 体验, 这使开发人员能够为需要多个框架的用例快速构建不同的 ML 框架，例如 Web 监督学习、搜索引擎创建等。它还可以在单​节点、多节点上训练和评估模型，以及可弹性调整大小的计算机集群，因此开发人员可以在不浪费资源的情况下扩展他们的工作。＂。 这段话对于熟悉微软的另一个捐献给CNCF的 开源项目[3]Dapr 的同学来说是不是很熟悉？
　　SynapseML for .NET包含在一组 SynapseML NuGet 包中。这些包尚未发布到主要的 NuGet 源，必须手动添加它们的源。安装后，即可从 .NET 应用程序调用 SynapseML API。
　　以下代码片段说明了如何从 C# 应用程序调用 SynapseML API。
　　// Create LightGBMClassifier
　　var lightGBMClassifier = new LightGBMClassifier()
　　.SetFeaturesCol(＂features＂)
　　.SetRawPredictionCol(＂rawPrediction＂)
　　.SetObjective(＂binary＂)
　　.SetNumLeaves(30)
　　.SetNumIterations(200)
　　.SetLabelCol(＂label＂)
　　.SetLeafPredictionCol(＂leafPrediction＂)
　　.SetFeaturesShapCol(＂featuresShap＂);
　　// Fit the model
　　var lightGBMClassificationModel = lightGBMClassifier.Fit(trainDf);
　　// Apply transformation and displayresults
　　lightGBMClassificationModel.Transform(testDf).Show(50);
　　SynapseML 允许开发人员调用其管道中的其他服务。该库支持 Microsoft 自己的[4]认知服务，这是一组由 Microsoft 训练的模型提供支持的通用 AI 服务。此外，当前版本的 SynapseML 允许开发人员在其解决方案中利用预训练的[5]OpenAI模型，例如用于自然语言理解和生成的[6]GPT-3以及用于代码生成的 Codex。目前使用 OpenAI 模型需要访问 Azure OpenAI 服务。
　　最后，当前版本增加了对[7]MLflow的支持，这是一个管理 ML 生命周期的平台。开发人员可以使用它来加载和保存模型，并在模型执行期间记录消息。
　　现在.NET 机器学习社区加入了一新的成员SynapseML： [8]ML.NET 是一个 .NET 库，用于使用 .NET 语言运行单机工作负载： [9]TensorFlow.NET ：TensorFlow 绑定 [10]Keras.NET [11]TorchSharp： PyTorch 绑定 [12]ONNX RT： ONNX 模型支持 [13]Apache Spark for .NET：为 Apache Spark 分布式计算框架提供 .NET 支持 [14]Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)是 Microsoft ML 库。它还有一个.NET API ，他已经停止开发。 [15]Accord.NET是一个面向视觉和音频处理的 .NET 机器学习库，已经停止开发。
　　在 .NET 社区中，开发人员对所有这些库如何相互比较或它们是否相互替换存在混淆。SynapseML 项目成员在[16]Reddit上积极回答这些问题。
　　SynapseML 构建在Apache Spark for .NET项目之上，该项目为 Apache Spark 分布式计算框架提供 .NET 支持。Apache Spark 是用 Scala（JVM 上的一种语言）编写的，但具有 Python、R、.NET 和其他语言的语言绑定。此版本为 SynapseML 库中的所有模型和学习器添加了完整的 .NET 语言支持，因此您可以在 .NET 中创作分布式机器学习管道，以便在 Apache Spark 集群上执行。
　　相关链接：
　　[1]微软深度学习库 SynapseML：可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译: https://mp.weixin.qq.com/s/UBoF3wYsf5fqBsbRpHk4pg
　　[2]用于 .NET 的 SynapseML: https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-synapseml-for-dotnet/
　　[3]Dapr: http://dapr.io/
　　[4]认知服务 : https://azure.microsoft.com/zh-cn/services/cognitive-services/
　　[5]OpenAI: https://openai.com/api/
　　[6]GPT-3: https://en.wikipedia.org/wiki/GPT-3
　　[7]MLflow: https://mlflow.org/
　　[8]ML.NET :https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet
　　[9]TensorFlow.NET:https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET
　　[10]Keras.NET: https://github.com/SciSharp/Keras.NET
　　[11]TorchSharp: https://github.com/dotnet/TorchSharp
　　[12]ONNX RT:https://github.com/microsoft/onnxruntime
　　[13]Apache Spark for .NET:https://dotnet.microsoft.com/en-us/apps/data/spark
　　[14]Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK):https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/using-cntk-with-csharp
　　[15]Accord.NET: http://accord-framework.net/
　　[16]Reddit: https://www.reddit.com/r/dotnet/comments/wk7zkq/microsoft_announces_new_scalable_machine_learning/