facebook před několika dny to oznámil sázíte na PyTorch jako svůj výchozí rámec AI, protože jeho aktuální modely umělé inteligence provádějí každý den biliony operacívsadil jsem na Pytorcha, snaží se uspokojit tuto rostoucí poptávku po pracovní zátěži jak společnost uvedla, že migrací všech svých systémů budou moci inovovat mnohem rychleji a zároveň zajistit optimálnější zážitek pro všechny své uživatele.
Pro ty, kteří nevědí PyTorch, měli by to vědět je open source knihovna strojového učení který je založen na knihovně Torch. Byl vytvořen výzkumnou jednotkou umělé inteligence Facebooku a již se používá k napájení celé řady aplikací umělé inteligence, jako je počítačové vidění a modely zpracování přirozeného jazyka.
Mezi příklady modelů AI PyTorch patří přizpůsobení uživatelských kanálů a příběhů na Instagramu a identifikace a odstranění nenávistných projevů na Facebooku.
Přijetí PyTorch jako výchozího rámce AI pro Facebook pomáhá zajistit, aby všechny zkušenosti s našimi technologiemi fungovaly optimálně v měřítku Facebooku a pro všechny bez ohledu na zařízení, operační systém nebo kvalitu připojení k internetu.
facebook zmiňuje, že tato migrace také znamená, že můžete užší spolupráci s komunitou nikdy:
PyTorch nejen zefektivňuje, zefektivňuje a zefektivňuje naši výzkumnou a inženýrskou práci, ale také nám umožňuje sdílet naši práci jako knihovny PyTorch s otevřeným zdrojovým kódem a učit se z pokroku, kterého dosáhly tisíce vývojářů PyTorch po celém světě.
Jedním z důvodů jít do PyTorch spočívá v tom, že proces AI od výzkumu k výrobě byl tradičně zdlouhavý a složité a dalším z hlavních problémů, které je třeba řešit, je, že vědci byli nuceni volit mezi rámci AI optimalizovanými pro výzkum nebo produkci, ale ne pro oba.
Dnes, více než rok v procesu migrace, existuje více než 1.700 odvozovacích modelů založených na PyTorch v plné produkci na Facebooku a 93 procent našich nových tréninkových modelů, které jsou odpovědné za identifikaci a analýzu obsahu. na PyTorch.
„Tato nová iterace spojila PyTorch založený na Pythonu s Caffe2 připraveným na produkci a spojila grafické a okamžité režimy, což poskytuje flexibilitu pro výzkum a optimalizaci výkonu pro produkci,“ napsal Facebook na svém blogu. „Inženýři společnosti PyTorch ve společnosti Facebook představili rodinu nástrojů, knihoven, předem vyškolených modelů a datových sad pro každou fázi vývoje, což umožňuje komunitě vývojářů rychle vytvářet a implementovat nové inovace AI ve velkém.“
Jinými slovy, Facebook si vybírá PyTorch, protože se jedná o jedinečný rámec pro výzkumné a produkční modely AI že poskytuje flexibilitu při experimentování a také schopnost spustit AI ve velkém měřítku, když je připravena na hlavní vysílací čas. To umožňuje nasazovat nové modely během několika minut namísto týdnů, uvedl Facebook, a zároveň snižuje infrastrukturní a inženýrskou zátěž spojenou s údržbou dvou různých systémů umělé inteligence.
Cílem naší migrace PyTorch je vytvořit pro naše inženýry a vývojáře plynulejší end-to-end vývojářské prostředí. Chceme urychlit náš proces od výzkumu po výrobu pomocí jediné platformy, která nám umožní flexibilitu experimentovat spolu se schopností spouštět modely AI v produkčním měřítku.
PyTorch má také výhodu, pokud jde o spouštění modelů AI přímo na zařízeních, jako jsou smartphony. Je to proto, že Facebook vytvořil PyTorch Mobile framework, který za běhu zmenšuje binární velikosti, aby zajistil, že modely AI PyTorch mohou běžet na zařízeních s minimálním výpočetním výkonem.
zdroj: https://ai.facebook.com