隨著采用率激增Facebook更新了PyTorchAI框架

Facebook Inc.今天在加利福尼亞州圣何塞舉行的F8年度開發者大會上發表了重要講話，其中包括PyTorch的更新， PyTorch是開發人員用來加速基于AI的應用程序部署的流行人工智能軟件框架。

自2017年推出以來，PyTorch平臺已迅速在AI開發人員中引起轟動，因為PyTorch平臺不僅使他們能夠為自己的應用程序研究和構建AI模型，而且由于其與領先的公共云的集成而將這些應用程序投入生產平臺。

它最初是由Facebook的AI研究小組構建的，它是針對編程語言Python的功能的機器學習庫。它主要設計用于深度學習，深度學習是機器學習的一個分支，旨在模仿人腦的運作方式，并在語言翻譯，圖像和語音識別等領域取得了重大突破。

在宣布PyTorch 1.1發行的博客文章中，Facebook工程師Joe Spisak，Soumith Chintala，Dmytro Dzhulgakov，Lin Qiao和Greg Chanan談到了公司如何使用該平臺大規模部署其翻譯和自然語言處理服務。工程師說，這些服務現在每天在Facebook Messenger等應用程序中執行約60億次翻譯。

Facebook的工程師寫道：“ PyTorch的統一框架使我們能夠更快地迭代ML系統。”

但是，不僅僅是Facebook在使用PyTorch。實際上，該平臺的采用率正在以其他開源技術無法比擬的規模增長。而且這種采用方式是由周圍一些最大的公司推動的。

“我們已經看到在生產應用中使用PyTorch的大幅增加-內Facebook和其他公司，” SRINIVAS納拉亞南，Facebook的AI的頭應用研究，告訴SiliconANGLE。

例如，微軟公司使用PyTorch作為開發自己的許多機器學習模型的基礎，然后將其跨ONON Runtime框架部署以增強其認知服務。Airbnb Inc.使用它來設計和構建用于客戶服務的對話式AI工具，豐田研究所(Toyota Research Institute)正在與其一起開發用于自動駕駛汽車的新安全系統。

PyTorch 1.1獲得可用性和性能提升

如此迅速的采用，使Facebook加快PyTorch開發的步伐是自然而然的事，而最新版本具有一些新功能，包括更好的可視化工具以提高可用性，以及其他旨在提高其性能的工具。

這些新增功能包括對TensorBoard的支持， TensorBoard是一個網絡應用程序套件，最初是為由Google LLC構建的競爭對手TensorFlow AI框架設計的，開發人員可以用來檢查和分析AI模型的訓練運行。還有一個更新的即時編譯工具，它將代碼轉換為可以直接發送給處理器的指令，以及新的應用程序編程接口，這些接口增加了對自定義遞歸神經網絡的支持。

在性能方面，Facebook添加了新的分布式培訓功能，使開發人員能夠將工作負載分配到多個圖形處理單元中。最后一個功能對于運行模型的開發人員特別有用，該模型在每次迭代中使用不同的參數。

比Facebook的新增功能更有趣的是，社區的其他成員向PyTorch生態系統中添加了一些新項目和工具。盡管Facebook最初開發了PyTorch，但該框架實際上是開源的，這意味著許多其他公司也在為其成功做出貢獻。

這些貢獻者包括Google，該公司已在其公共云平臺上創建了一個新的托管JupyterLab服務，以與PyTorch一起使用。該AI平臺筆記本電腦的服務提供了與PyTorch的開發者一個簡單的用戶界面，并允許他們輕松地火起來的虛擬機來運行他們的AI模式。AI Platform Notebooks與BigQuery，Cloud Dataproc和AI Factory等Google服務集成，這意味著開發人員無需離開JupyterLab就可以運行整個實驗。

第三方創建的其他新功能包括BoTorch(一個使貝葉斯優化可幫助從多個版本中識別最佳模型的研究框架)和Ax(用于在機器學習模型訓練中管理自適應實驗以針對各種應用對其進行優化)和基礎設施。

PyTorch只是眾多開源AI框架之一，其中包括Google Inc.開發的TensorFlow框架，Amazon Web Services Inc.倡導的MXNet和Microsoft Research開發的CNTK框架。但是，每種方法都有其優勢，Naraayanan表示，PyTorch的具體目標是使開發人員盡可能輕松，快速地在軟件中表達想法。

Constellation Research Inc.分析師Holger Mueller告訴SiliconANGLE，新功能有助于將PyTorch確立為AI開發最可行的平臺之一。

Mueller說：“必須注意到TensorBoard的加入，這傾向于Google的TensorFlow取得了壓倒性的成功。” “總的來說，企業希望看到在AI平臺上為他們的下一代應用程序提供動力的競爭，而Facebook推動PyTorch是下一步的關鍵。”

PyTorch的新功能和工具的完整列表可在Facebook的博客文章中找到。

除了新功能外，Facebook還與多家教育公司合作，以使PyTorch更加易于使用。這些網站包括受歡迎的在線培訓網站Udacity和Fast.ai，以及斯坦福大學NLP和加州大學伯克利分校計算機視覺等大學。對于希望了解更多有關PyTorch的開發人員，還提供了一些大規模的在線公開課程或MOOC。

盡管有一種觀念認為每個人都會從改善機器學習的任何事情中受益，但Facebook對PyTorch的推廣也可以幫助Facebook吸引新的，稀缺的AI人才，這些人才已經使用其內部開發的框架進行了培訓。