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Facebook的开源AI框架PyTorch发布,而这只是个开始!
发布时间:2021-10-04 07:22
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本文摘要:作为一家全球互联网巨头,Facebook早已投身于人工智能领域,并接连不断获得突破性成就,几年前Facebook发动开源计算机硬件方法OpenComputeProject,但Facebook所做到的远不止数据中心合理化。最近,Facebook开源了机器学习(ML)和人工智能(AI)框架:PyTorch,现在,PyTorch1.0的正式版已公布。

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作为一家全球互联网巨头,Facebook早已投身于人工智能领域,并接连不断获得突破性成就,几年前Facebook发动开源计算机硬件方法OpenComputeProject,但Facebook所做到的远不止数据中心合理化。最近,Facebook开源了机器学习(ML)和人工智能(AI)框架:PyTorch,现在,PyTorch1.0的正式版已公布。PyTorch是一个基于Python的科学计算库,利用图形处理单元(GPU)的卓越计算能力来继续执行简单的Tensor计算出来并构建深度神经网络。其中还包括一些佩工具和构建,使其与GoogleCloud、AWS、Azure的机器学习服务更加相容。

ARM、Nvidia、高通、英特尔也在内核库构建和追踪推理小说运营时的工具中加到了PyTorch反对,因此,颇受世界各地的研究人员和开发人员的注目。PyTorch的第一个版本是在一年前发售的。它的速度,生产力和反对动态图形等尖端AI模型的能力很快使其沦为风行和最重要的AI开发工具。它有多达110万的下载量。

自Facebook开源PyTorch以来,该项目夺得了许多支持者。利用亚马逊网络服务(AWS),谷歌云和MicrosoftAzure获取的更加了解的云服务反对,以及与技术提供商ARM,英特尔,IBM,NVIDIA和高通的更加密切构建,开发人员可以精彩部署PyTorch的相容软件,硬件和开发者工具。在这个新版本中,PyTorch享有一个新的混合前端,它可以将模型从公里/小时模式追踪撰写到图形模式,以增大勘探和生产部署之间的差距。

它现在还有一个已改良过的torch.distributed库,这使得其能在Python和C++环境中展开更慢的培训,并需要用作性能关键研究的betaeager模式C++模块。这刚好顺应了PyTorch新功能,并被其他技术公司的普遍拒绝接受和统合,现在完全所有在AI领域工作人员都使用这种AI/ML框架。PyTorch1.0三大新功能:一是加到了一个新的混合前端,反对从Eager模式到图形模式的追踪和脚本模型,以调和研究和生产部署之间的差距。

二是一个经过改良的Torch分布式库,可以在Python和C++环境中构建更慢的训练。三是加到了针对关键性能研究的Eager模式C++模块,将在正式版中公布。基于Python的PyTorch1.0为开发人员获取了在单一框架内无缝地从研究改向生产的能力。

PyTorch1.0将PyTorch的研究导向方面与Caffe2(一种风行的深度自学框架)和ONNX(开放式神经网络互相交换)的模块化,以生产为中心的功能构建在一起,这是一种回应深度自学模型的对外开放格式。目前,PyTorch早已应用于Facebook的很多产品之中,例如Facebook在神经网络上用于AI来每天继续执行60亿次翻译成。AWS的大规模培训和部署ML模型的几乎托管地平台AmazonSageMaker现在获取实配备的PyTorch1.0环境,其中还包括自动模型调整。

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同时,GoogleCloudPlatform的DeepLearningVM有一个新的PyTorch1.0VM光碟。这笔记本电脑了NVIDIA驱动程序和教程。

谷歌还获取云张量处理单元(TPU),这是为ML自定义研发的ML专用集成电路(ASIC)。最后,MicrosoftAzure机器学习服务现在容许开发人员无缝地从本地服务器上的PyTorch模型培训移往到Azure云上。人工智能是Facebook当今的基础技术,需要让现有产品更佳,并为全新体验获取动力。

所以对于Facebook来说,PyTorch1.0只是一个开始,创立和分享更佳的AI编程模型,从而模块和自动优化才是未来大大探究的道路,与此同时,Facebook还将不会开源许多其他生产AI工具。


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