Facebook bëri të ditur para disa ditësh se ju po vini bast në PyTorch si kornizën tuaj të paracaktuar AI, që nga rryma e saj Modelet e inteligjencës artificiale kryejnë triliona operacione çdo ditë tashmëUnë vë bast për Pitorkun, ai kërkon të kënaqë këtë kërkesë në rritje për ngarkesën e punës Ndërsa kompania tha që duke migruar të gjitha sistemet e tyre, ata do të jenë në gjendje të përtërijnë shumë më shpejt duke siguruar një përvojë më optimale për të gjithë përdoruesit e tyre.
Për ata që nuk kanë dijeni PyTorch, ata duhet ta dinë këtë është një bibliotekë me burim të hapur për të mësuar makinerinë e cila bazohet në bibliotekën e Pishtarit. Shtë krijuar nga njësia kërkimore e inteligjencës artificiale të Facebook dhe është përdorur tashmë për të furnizuar një gamë të gjerë të aplikacioneve të inteligjencës artificiale, të tilla si vizioni kompjuterik dhe modelet e përpunimit të gjuhës natyrore.
Shembuj të modeleve PyTorch AI përfshijnë përshtatjen e burimeve dhe tregimeve të përdoruesve në Instagram dhe identifikimin dhe heqjen e gjuhës së urrejtjes në Facebook.
Miratimi i PyTorch si korniza e paracaktuar e UA e Facebook ndihmon që të gjitha përvojat në teknologjitë tona të funksionojnë në mënyrë optimale në shkallën Facebook dhe për të gjithë, pavarësisht nga pajisja, sistemi operativ ose cilësia e lidhjes në internet. Që ata mund të kenë
Facebook përmend se ky migrim do të thotë gjithashtu që ju mund të punoni së bashku me një komunitet më ngushtë kurre:
PyTorch jo vetëm që e bën punën tonë kërkimore dhe inxhinierike më efektive, bashkëpunuese dhe më efikase, por gjithashtu na mundëson të ndajmë punën tonë si biblioteka PyTorch me burim të hapur dhe të mësojmë nga përparimet e bëra nga mijëra zhvillues të PyTorch në të gjithë botën.
Një nga arsyet për të shkuar në PyTorch është se procesi nga hulumtimi në prodhimin e UA ka qenë tradicionalisht i lodhshëm dhe kompleks, dhe një tjetër nga problemet kryesore që duhet adresuar është se studiuesit u detyruan të zgjedhin midis kornizave të AI të optimizuara për kërkime ose prodhim, por jo për të dy.
Sot, më shumë se një vit në procesin e migrimit, ka më shumë se 1.700 modele të konkluzionit të bazuara në PyTorch në prodhim të plotë në Facebook, dhe 93 përqind e modeleve tona të reja të trajnimit, ata që janë përgjegjës për identifikimin dhe analizimin e përmbajtjes. Në Facebook, ata janë në PyTorch.
"Ky përsëritje e re bashkoi PyTorch të bazuar në Python me Caffe2 të gatshëm për prodhim dhe bashkoi modalitetet grafike dhe të drejtimit të menjëhershëm, duke siguruar fleksibilitet për kërkime dhe optimizim të performancës për prodhimin," shkroi Facebook në blogun e tij. "Inxhinierët PyTorch në Facebook prezantuan një familje mjetesh, bibliotekash, modelesh të para-trajnuar dhe grupe të dhënash për secilën fazë të zhvillimit, duke i mundësuar komunitetit të zhvilluesve që të krijojnë dhe zbatojnë me shpejtësi inovacione të reja të AI në shkallë."
Me fjalë të tjera, Facebook po zgjedh PyTorch sepse është një kornizë unike për kërkimin dhe prodhimin e modeleve të AI që siguron fleksibilitet për të eksperimentuar dhe gjithashtu aftësinë për të nisur AI në një shkallë të gjerë kur është gati për kohën më të mirë. Kjo bën të mundur vendosjen e modeleve të reja brenda disa minutash në vend të javëve, tha Facebook, ndërsa ul infrastrukturën dhe barrën inxhinierike që vjen me mirëmbajtjen e dy sistemeve të ndryshme të inteligjencës artificiale.
Qëllimi i migrimit tonë PyTorch është të krijojmë një përvojë më të butë zhvilluesi nga fundi në fund për inxhinierët dhe zhvilluesit tanë. Ne duam të përshpejtojmë procesin tonë nga kërkimi në prodhim duke përdorur një platformë të vetme që na lejon fleksibilitetin për të eksperimentuar së bashku me aftësinë për të lëshuar modele të UA në shkallën e prodhimit.
PyTorch gjithashtu ka një avantazh kur bëhet fjalë për ekzekutimin e modeleve AI direkt në pajisje si smartphone. Kjo sepse Facebook ka krijuar kornizën PyTorch Mobile që zvogëlon madhësitë binare gjatë kohës së ekzekutimit për të siguruar që modelet e PyTorch AI mund të funksionojnë në pajisje me fuqi minimale të përpunimit.
Fuente: https://ai.facebook.com