Facebook обяви преди няколко дни, че залагате на PyTorch като вашата AI рамка по подразбиране, от сегашния си момент моделите с изкуствен интелект вече извършват трилиони операции всеки дензаложих на Pytorch, той се стреми да задоволи това нарастващо търсене на натоварване тъй като компанията заяви, че чрез мигриране на всички техни системи те ще могат да правят иновации много по-бързо, като същевременно осигуряват по-оптимално изживяване за всички свои потребители.
За тези, които не знаят PyTorch, те трябва да знаят това е библиотека за машинно обучение с отворен код който се основава на библиотеката Torch. Създаден е от звеното за изследване на изкуствения интелект на Facebook и вече се използва за захранване на широк спектър от приложения за изкуствен интелект, като модели за компютърно зрение и обработка на естествен език.
Примерите за модели на PyTorch AI включват персонализиране на потребителски емисии и истории в Instagram и идентифициране и премахване на речта на омразата във Facebook.
Приемането на PyTorch като стандартна рамка за изкуствен интелект на Facebook помага да се гарантира, че всички преживявания на нашите технологии ще работят оптимално в мащаб на Facebook и за всички, независимо от устройството, операционната система или качеството на интернет връзката.
Facebook споменава, че тази миграция означава също, че можете да работите по-тясно заедно с общността никога:
PyTorch не само прави нашата научноизследователска и инженерна работа по-ефективна, съвместна и ефективна, но също така ни позволява да споделяме работата си като библиотеки с отворен код PyTorch и да се учим от постиженията, постигнати от хилядите разработчици на PyTorch по целия свят.
Една от причините да отидете в PyTorch е, че процесът от изследване до производство на ИИ традиционно е досаден и сложен, а друг от основните проблеми, които трябва да бъдат разгледани, е, че изследователите са били принудени да избират между AI рамки, оптимизирани за изследвания или производство, но не и за двете.
Днес, повече от година в процеса на миграция, има над 1.700 базирани на PyTorch модели на извод във пълно производство във Facebook и 93 процента от нашите нови модели на обучение, отговорни за идентифицирането и анализа на съдържанието. Във Facebook те са на PyTorch.
„Тази нова итерация обедини PyTorch, базиран на Python, с готов за производство Caffe2 и обедини графични и незабавни режими на работа, осигурявайки гъвкавост за изследвания и оптимизация на производителността за производство“, написа Facebook в своя блог. „Инженерите на PyTorch от Facebook въведоха семейство от инструменти, библиотеки, предварително обучени модели и набори от данни за всеки етап от развитието, позволявайки на общността на разработчиците бързо да създава и внедрява нови иновации на AI в мащаб.“
С други думи, Facebook избира PyTorch, защото това е уникална рамка за изследвания и производство на AI модели че осигурява гъвкавост за експериментиране а също и възможността да стартирате AI в голям мащаб, когато е готов за праймтайма. Това прави възможно внедряването на нови модели за минути вместо за седмици, каза Facebook, като същевременно намали инфраструктурната и инженерна тежест, която идва с поддържането на две различни системи за изкуствен интелект.
Целта на нашата миграция на PyTorch е да създадем по-плавно изживяване от край до край за нашите инженери и разработчици. Искаме да ускорим процеса си от научни изследвания до производство, като използваме една единствена платформа, която ни позволява гъвкавостта да експериментираме заедно с възможността да стартираме AI модели в производствен мащаб.
PyTorch той също има предимство, когато става въпрос за пускане на AI модели директно на устройства като смартфони. Това е така, защото Facebook е създал рамката на PyTorch Mobile, която намалява двоични размери по време на изпълнение, за да гарантира, че моделите на PyTorch AI могат да работят на устройства с минимална мощност на обработка.
Fuente: https://ai.facebook.com