Netflix rende open source la libreria Metaflow e il formato AVIF
Ultimo aggiornamento:4 Marzo 2020
In un comunicato dello scorso dicembre, Netflix ha annunciato la disponibilità sul proprio canale Github del codice sorgente della libreria Python Metaflow. La notizia ci era sfuggita e ha avuto poca rilevanza in rete. Pochi giorni fa l’azienda ha reso open source anche AVIF, potenziale rimpiazzo per il formato JPEG.
Metaflow: il data science secondo Netflix
Si tratta di una libreria scritta in Python che, secondo il team della società americana, permetterà a chi si occupa di data science di semplificare il proprio lavoro, dalla statistica classica ai progetti più complessi di deep learning.
Il colosso americano dello streaming, come tutte le moderne aziende che incorporano una minima funzione di business intelligence, deve ottimizzare la gestione dell’enorme quantitativo di dati dei propri utenti per migliorare i propri servizi. Per ottenere questo scopo il team che si occupa della infrastruttura per il machine learning ha realizzato Metaflow, una libreria completa scritta in Python, adesso accessibile a chiunque poiché resa pubblica tramite la piattaforma Github.
Nel comunicato la società spiega che il framework è stato realizzato per permettere, al team interno di data science, di saltare la fase di ingegnerizzazione del software. L’obiettivo è quindi incrementare la propria produttività avendo a disposizione un’architettura già pronta per l’uso.
La libreria permetterà di gestire automaticamente tutti i task ingegneristici dei progetti di data science, come ad esempio la gestione dei pacchetti e delle API (Application Programming Interface).
Per ottenere questo risultato è stato scelto Python per permettere una rapida implementazione dei modelli statistici, aspetto per cui questo particolare linguaggio di programmazione spopola tra gli esperti di questo settore. Pò anche interfacciarsi facilmente con PyTorch, Tensorflow, SciKit Learn e con molte altre librerie Python sviluppate per machine learning e data science.
Metaflow è cloud-native AWS
Netflix ha dichiarato di affidarsi da molti anni ai servizi cloud di Amazon, settore nel quale ha accumulato un importante know how. È per questo che, con il rilascio di Metaflow come libreria open source, ha instaurato una partnership proprio con Amazon per garantire di default una integrazione con svariati servizi AWS. Ad esempio, Metaflow contiene di default un client per il servizio di storage S3, che permette di automatizzare i backup di tutto il codice e i dati raccolti, con una velocità di uplaod fino a 10Gbps.
Per chi fosse interessato è possibile installare Metaflow visitando il repository su Github o più semplicemente, tramite PyPI con il seguente comando:
-
-
pip install metaflow
-
Anche AVIF diventa open source
Il confronto: AVIF vs JPEG
AVIF, o AV1 Image File Format, è il codec più giovane, ma più efficiente e avanzato per la compressione di immagini. La dimensione del file AVIF è 10 volte inferiore rispetto a JPEG pur garantendo la stessa qualità dell’immagine. AVIF supporta non solo immagini Standard Dynamic Range (SDR) ma anche High Dynamic Range (HDR) e Wide Color Gamut (WCG). AVIF, inoltre, è un formato conforme HEIF. Netflix ha pubblicato la prima immagine in formato AVIF nel 2018, ma solo pochi software, ad oggi, la supportano. JPEG esiste da 27 anni e forse la sua pensione è vicina.
Seguiteci sul nostro canale Telegram, sulla nostra pagina Facebook e su Google News. Nel campo qui sotto è possibile commentare e creare spunti di discussione inerenti le tematiche trattate sul blog.
Fonte: https://www.lffl.org/2020/03/metaflow-framework-netflix-open-source.html
Se vuoi sostenerci, puoi farlo acquistando qualsiasi cosa dai diversi link di affiliazione che abbiamo nel nostro sito o partendo da qui oppure alcune di queste distribuzioni GNU/Linux che sono disponibili sul nostro negozio online, quelle mancanti possono essere comunque richieste, e su cui trovi anche PC, NAS e il ns ServerOne. Se ti senti generoso, puoi anche donarmi solo 1€ o più se vuoi con PayPal e aiutarmi a continuare a pubblicare più contenuti come questo. Grazie!
Hai dubbi o problemi? Ti aiutiamo noi!
Se vuoi rimanere sempre aggiornato, iscriviti al nostro canale Telegram.Se vuoi ricevere supporto per qualsiasi dubbio o problema, iscriviti alla nostra community Facebook o gruppo Telegram.
Cosa ne pensi? Fateci sapere i vostri pensieri nei commenti qui sotto.
Ti piace quello che leggi? Per favore condividilo con gli altri.
