Програмне забезпечення з відкритим кодом сприяє революції науки про дані та штучних інтелект, надаючи необхідні інструменти, на які дослідники, розробники та організації покладаються щодня.
У Anaconda не просто використовують відкритий код — тут активно будують його майбутнє. Лише у 2024 році команди внесли тисячі комітів у десятки критично важливих проектів, від яких залежать мільйони користувачів Python.
Спадщина відкритого коду Anaconda та бачення демократизації ШІ
За останнє десятиліття Anaconda інвестувала десятки мільйонів доларів в інновації з відкритим кодом за рахунок робочого часу співробітників, прямих пожертвувань, спонсорства заходів тощо.
Тут вірять, що співпраця з відкритим кодом створює найміцнішу основу для інновацій штучного інтелекту, займаються складною, постійною роботою, яка зміцнює інфраструктуру, на яку щодня покладаються мільйони розробників. Ці внески дають інформацію з перших вуст, яка сприяє вдосконаленню проектів, зокрема BeeWare, PyScript, conda, Jupyter, fsspec, Intake, Numba, SPy, Holoviz, Panel і Lumen.
У той час як штучний інтелект продовжує трансформувати індустрії в усьому світі, ці базові інструменти з відкритим кодом стають дедалі важливішою інфраструктурою. Підхід, керований спільнотою, забезпечує більш стійке програмне забезпечення, швидші цикли інновацій і ширше впровадження, ніж будь-яка окрема організація може досягти поодинці. На відміну від зростаючої тенденції власних моделей штучного інтелекту та закритих екосистем, інвестиції Anaconda в інструменти з відкритим кодом забезпечують важливу противагу — збереження середовища, де інновації залишаються доступними для всіх, знання вільно обмінюються, а бар’єри для входу на передові технології продовжують падати.
Jupyter: вдосконалення інтерактивного робочого середовища для Data Science та AI
Ноутбуки Jupyter служать основним робочим простором, де починаються інновації ШІ. Як генеральний член Jupyter Foundation, Anaconda зміцнила цю екосистему за допомогою кількох ключових ініціатив:
- Покращена доступність даних : тут розробили розширення Jupyter-fsspec для безперешкодного доступу як до локальних, так і до хмарних джерел даних.
- Підтримка застарілих версій : підтримували nbclassic для користувачів, які покладаються на традиційний інтерфейс
- Залучення спільноти : керують сортуванням помилок і вдосконаленням документації
- Лідерство у сфері безпеки : покращили практику завдяки активній участі в Робочій групі безпеки
На 2025 рік дорожня карта Anaconda зосереджена на чотирьох сферах удосконалення:
- Модернізація розширення Gator Jupyter для покращеного керування середовищем conda
- Інтеграція цих можливостей безпосередньо в ноутбук для користувачів Anaconda
- Покращення роботи розробника завдяки кращій документації та надійнішій системі збірки
- Співпраця над офіційною консультативною політикою безпеки з чіткими процедурами реагування на інциденти
Ці вдосконалення роблять Jupyter фактичним стандартом для інтерактивних обчислень у науці, освіті та ШІ. Покращуючи зручність використання, безпеку та інтеграцію з іншими інструментами, Anaconda демократизує науку про дані та ШІ для мільйонів користувачів у всьому світі.
Conda: Фонд відтворюваних середовищ
Conda служить основною системою керування пакетами, яка підтримує Anaconda Distribution, забезпечуючи відтворювані середовища для розробки ШІ. Це інфраструктура, яка дозволяє дослідникам даних впевнено ділитися середовищами, знаючи, що їхній код буде працювати узгоджено в різних системах, що є критично важливим для спільних досліджень ШІ та розгортання виробництва.
Серед останніх досягнень тут:
- Настроювані канали : Реалізація стандартних конфігурацій каналів для різних постачальників розповсюдження
- Розширене звітування : додавання підключень плагінів для серверних модулів звітування, увімкнення налаштованих форматів виводу
- Підтримка специфікацій : Включення CEP-17 для шляхів пакетів Python і CEP-20 для пакетів, що залежать від архітектури
У 2025 році основна увага буде зосереджена на вирішенні критичних проблем, пов’язаних із управлінням навколишнім середовищем і відтворюваністю:
- Розробка комплексних удосконалень, щоб оптимізувати те, як розробники визначають середовища та зберігати їх стан
- Створення стандартизованого формату файлу conda-lock за допомогою нового CEP для значного покращення відтворюваності середовища в усіх інструментах на основі conda
- Переробка поведінки встановлення та запуску conda, щоб запобігти випадковому пошкодженню базового середовища користувачами
Conda стала основою відтворюваних наукових обчислювальних середовищ в академічних, наукових і промислових колах. Стандартизований формат файлу блокування та засоби захисту середовища забезпечать послідовну роботу середовищ незалежно від того, коли та де вони розгорнуті, підтримуючи всю екосистему.
BeeWare: напишіть один раз, розгорніть всюди
BeeWare революціонізує роботу програм Python, дозволяючи розробникам створювати та розповсюджувати міжплатформні нативні програми, включно з мобільними програмами для Android та iOS, зберігаючи при цьому єдину кодову базу Python.
Цього року зроблено:
- Офіційна підтримка платформи : встановлення Android та iOS як підтримуваних платформ рівня 3 в офіційному проекті Python через PEP 730 і PEP 738
- Розповсюдження мобільних пакетів : провідні зусилля з публікації коліс iOS і Android на PyPI, що робить можливим установку пакетів pip безпосередньо на мобільних пристроях.
- Покращене пакування : випуск значних покращень у Briefcase, інструменті пакування BeeWare для створення автономних програм
Планується продовжити працювати над повною підтримкою платформ для Android та iOS:
- Співпраця зі спільнотою Python для забезпечення можливості прямого завантаження Python для мобільних пристроїв з python.org для випуску Python 3.14
- Модернізація інсталяторів Anaconda та miniconda з використанням досвіду проекту Briefcase
- Розширення мобільної екосистеми Python за допомогою кращих інструментів і документації
Перенесення Python на мобільні платформи відкриває нові можливості для розробників та організацій. Дозволяючи написати один раз і розгорнути всюди, BeeWare розширює охоплення Python за межі традиційних середовищ, потенційно розблоковуючи більш складну науку про дані та можливості ШІ безпосередньо на мобільних пристроях.
PyScript: Python у кожному браузері
PyScript змінює те, як Python працює в Інтернеті, переносячи повну мову безпосередньо в браузери. Створений на основі Pyodide та MicroPython, PyScript забезпечує інтерактивні програми Python без серверних залежностей, по суті надаючи можливості ШІ та науки про дані на будь-якому пристрої з веб-браузером.
Цього року зроблено:
- Розробка ігор : додано підтримку PyGame для розробки ігор на основі браузера та інтерактивного моделювання
- Вбудовані вдосконалення : Спонсорування вдосконалень MicroPython для вбудованих пристроїв
- Створення спільноти : запуск інформаційного бюлетеня і розробка Invent для початківців, які вивчають програмування
Дорожня карта на 2025 рік зосереджена на оптимізації та доступності:
- Підвищення продуктивності багатопоточних програм за рахунок покращення передачі даних до веб-воркерів для паралельного виконання
- Розширення документації та прикладів, щоб знизити бар’єр входу для нових розробників
- Покращення API для використання майбутніх функцій Python, таких як рядки шаблонів, для створення реактивних інтерфейсів
- Співпраця з командою Fsspec для створення потужних програм для обробки даних, які повністю працюють у веб-переглядачі
PyScript демократизує Python, виводячи його в Інтернет. Тепер Python працює в будь-якому місці, де працює браузер, тобто всюди. Це робить величезну екосистему складних обчислювальних інструментів Python доступною для будь-кого за допомогою простої URL-адреси, створюючи нові можливості для інтерактивного навчання, візуалізації даних і розробки програм.
Fsspec і Intake: універсальний доступ до даних
Anaconda підтримує набір інструментів доступу до даних, які вирішують різні проблеми в сучасній екосистемі даних. Ці інструменти працюють разом, щоб забезпечити комплексне рішення для доступу, каталогізації та обробки даних у будь-якому місці та форматі, створюючи універсальний міст між програмами AI та даними, які їм потрібні.
Цього року зроблено:
- Універсальні інтерфейси : вдосконалення fsspec як універсального інтерфейсу для зберігання файлів у хмарних середовищах
- Каталоги даних : покращення надходження для легкої інтеграції різноманітних наборів даних
- Комплексна обробка даних : продовження розробки Akimbo для обробки вкладених і рваних даних
- Доступ до наукових даних : Випуск версії Kerchunk , сумісної з Zarr 3.0 для великих наборів даних
- Аналітика в пам’яті : додано підтримку DuckDB до Akimbo для потужної аналітики складних структур
- Фізика високих енергій: завершено, незручно, що забезпечує паралельну розподілену обробку масивних складних наборів даних
У 2025 році Anaconda зосереджуєnmcz на забезпеченні доступу до великих наборів даних для веб-додатків для обробки даних:
- Співпраця з командою PyScript для розробки можливостей потокової передачі даних у веб-браузерах
- Співпраця з командою HoloViz для створення динамічних візуалізацій потокових даних
- Покращення інтеграції між цими інструментами для безперебійного доступу до даних
Доступ до даних залишається однією з найбільш фундаментальних проблем у науці та аналітиці даних. Інтеграція з веб-технологіями через PyScript відкриває нові можливості для створення інтерактивних додатків даних на основі браузера, які можуть працювати з великими наборами даних, не вимагаючи складної серверної інфраструктури.
Numba та SPy: досягнення продуктивності Python
Numba перетворює Python з інтерпретованої мови на високопродуктивну обчислювальну потужність. Він перетворює функції Python на оптимізований машинний код під час виконання за допомогою стандартної бібліотеки компілятора LLVM. Додаючи прості декоратори до функцій Python, розробники можуть досягти продуктивності, яка наближається до скомпільованих мов, таких як C, без зміни робочого процесу.
Цього року у Anaconda досягли значного прогресу:
- Основні оптимізації : покращення конвеєра компіляції Numba для кращої продуктивності
- Підтримка графічного процесора : закладка основи для Numba 2.0 із розширеною підтримкою NVIDIA CUDA, що забезпечує прискорене графічним процесором обчислення для завдань ШІ, науки про дані та машинного навчання.
- Покращення інфраструктури : модернізація нашої постійної інтеграції для більш надійного тестування
- Мовні інновації : просування SPy як орієнтованої на продуктивність альтернативи Python
У планах на 2025 рік:
- Випуск Numba 2.0 із комплексною підтримкою GPU для наукових обчислень і розробки моделей ШІ
- Розширення можливостей мови SPy і оптимізація компілятора для цільових процесорів і графічних процесорів
- Розробка бездоганної взаємодії з екосистемою Python
Продуктивність залишається критично важливим фактором у наукових обчисленнях, аналізі даних і навантаженні ШІ. Роблячи доступ до високопродуктивних обчислень за допомогою інструментів, сумісних із Python, таких як Numba та SPy, тут демократизують доступ до швидкості обчислень, яка раніше була доступна лише для тих, хто має досвід роботи з мовами низького рівня. Ця робота безпосередньо впливає на здатність дослідників та організацій обробляти більші набори даних, запускати складніші симуляції та розробляти складніші моделі без спеціальних знань програмування апаратного забезпечення.
HoloViz: демократизація візуалізації даних
HoloViz надає набір пакетів Python, які роблять візуалізацію даних легшою, точнішою та потужнішою. Ця екосистема включає такі бібліотеки, як Panel , Lumen AI , hvPlot тощо, які разом створюють комплексний набір інструментів візуалізації для дослідників даних і аналітиків.
Цього року зроблено:
- Візуалізація на основі штучного інтелекту : випуск Lumen AI, який генерує SQL-запити, аналізує набори даних і створює візуалізації без коду
- Покращена сумісність : покращення зв’язків між компонентами HoloViz для узгодженого оповідання даних
- Розширені можливості : розширення можливостей візуалізації в різних робочих процесах обробки даних
У планах на 2025 рік:
- Удосконалення штучного інтелекту Lumen для випадків корпоративного використання шляхом покращення з’єднань із виробничими базами даних і озерами даних
- Випуск нових віджетів Panel, створених на основі Material UI, щоб забезпечити узгоджений дизайн і тематику екосистеми
- Розширення підтримки сучасних бібліотек DataFrame, таких як Polars і DuckDB, у HoloViz
- Прийняття Narwhals як загального формату обміну для забезпечення ширшої підтримки бібліотеки
Візуалізація даних має важливе значення для отримання розуміння та передачі результатів у науці про дані. Екосистема HoloViz демократизує ці можливості, роблячи їх доступними для користувачів із різним рівнем досвіду програмування. Завдяки інтерфейсу без коду Lumen AI і веб-панелям Panel він даємо змогу більшій кількості людей створювати складні інтерактивні візуалізації без глибоких технічних знань.
Що далі?
Дивлячись уперед на 2025 рік, Anaconda залишається глибоко відданою екосистемі Python з відкритим вихідним кодом, яка є джерелом даних, штучного інтелекту та наукових обчислень у всьому світі. Їі робота охоплює весь стек — від покращення основної інфраструктури за допомогою Conda та Numba до розширення охоплення Python за допомогою PyScript і BeeWare. Особливо раді тут наданню розширених можливостей візуалізації даних більшій кількості користувачів через HoloViz і з’єднанню між доступом до хмарних даних та інтерактивним обчисленням за допомогою нашої інтеграції Jupyter і fsspec.
Про Anaconda
Anaconda — це популярна відкрита платформа для роботи з Python та R, орієнтована на аналіз даних, машинне навчання та наукові обчислення. Вона спрощує управління пакетами та залежностями завдяки менеджеру Conda, включає понад 300 готових бібліотек для обробки даних і має зручний графічний інтерфейс Anaconda Navigator. Доступна для Windows, macOS і Linux, Anaconda використовується мільйонами фахівців для швидкого розгортання проєктів у сфері даних та штучного інтелекту.
Додаткову інформацію про рішення Anaconda можна отримати у дистриб’ютора – компанії Ідеалсофт.