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Ce projet est un framework de calcul scientifique pour l'écosystème .NET, fournissant une suite complète de bibliothèques pour l'analyse numérique, les statistiques et l'optimisation mathématique. Il sert de boîte à outils fondamentale pour développer des applications en machine learning, traitement numérique du signal et vision par ordinateur. Le framework fournit des outils spécialisés pour l'entraînement et le déploiement de modèles prédictifs, incluant les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support (SVM) et les arbres de décision. Il se distingue par des intégrations poussées pour l'analyse visuelle en temps réel, comme le suivi d'objets et la détection de traits faciaux, ainsi qu'une bibliothèque dédiée au traitement numérique du signal pour capturer et filtrer les signaux audio et de capteurs. La surface de capacités s'étend à la décomposition de matrices de haut niveau et à l'algèbre linéaire, à la modélisation d'états probabilistes et aux algorithmes de recherche heuristique. Il couvre également un large éventail d'utilitaires de manipulation de données, de la réduction de dimensionnalité et la normalisation à l'organisation de données spatiales et aux composants de visualisation scientifique. Le système inclut des contrôleurs d'intégration matérielle pour la configuration de caméras, la gestion des ports GPIO et le matériel de détection de profondeur spécialisé.

Spark NLP est une boîte à outils pour l'analyse de texte évolutive et l'apprentissage automatique construite sur le framework de calcul distribué Apache Spark. Il fournit un framework d'apprentissage automatique multimodal et un système de pipeline distribué pour séquencer les annotateurs afin de traiter des données linguistiques à grande échelle. La bibliothèque inclut un processeur de texte transformer pour générer des embeddings vectoriels contextuels et un moteur d'inférence dédié pour gérer les grands modèles de langage. Le projet se distingue par sa capacité à traiter des types de données hétérogènes, y compris le texte, l'audio et les images, au sein d'une architecture vision-langage unifiée. Il prend en charge des capacités avancées d'IA générative telles que le prompt engineering, l'extraction d'entités structurées avec sortie JSON contrainte, et l'inférence locale pour éliminer la latence réseau. De plus, il fournit des outils pour la traduction inter-langues et la classification zero-shot à travers les modalités texte et image. Le framework couvre un large éventail de capacités, y compris l'entraînement de modèles supervisés pour la reconnaissance d'entités et l'analyse de sentiment, ainsi que la réponse aux questions extractive et la synthèse de documents. Il intègre la prise en charge des bases de données vectorielles pour la recherche de similarité et offre une infrastructure pour l'accélération GPU et la gestion du cycle de vie des modèles via un registre centralisé. La boîte à outils permet la distribution de modèles et de pipelines personnalisés via un dépôt public et prend en charge le déploiement de modèles via des API REST.