Обновления Дня разработчика PyTorch

Виртуальный день разработчика PyTorch теперь доступен онлайн с техническими переговорами и глубокими погружениями версии 1.7. Команда также объявила об обновлениях для PyTorch.

PyTorch-это оптимизированная тензорная библиотека для глубокого обучения с использованием графических процессоров и процессоров. Он призван предложить замену NumPy, которая использует мощь графических процессоров, обеспечивая при этом исследовательскую платформу глубокого обучения, обеспечивающую максимальную гибкость и скорость.

Сессии, которые теперь проходят в режиме онлайн с Дня разработчика, который состоялся 12 ноября, охватывают различные темы, включая обновления базовой платформы и новые инструменты и библиотеки для поддержки разработки в различных областях.

Анонсы на виртуальном мероприятии начались с четырех функций прототипа PyTorch, три из которых предназначены для того, чтобы разработчики мобильных машин для машинного обучения могли выполнять модели на полном наборе аппаратных средств, составляющих систему на кристалле (SOC). Разработчики говорят, что это дает разработчикам возможность оптимизировать выполнение модели для обеспечения уникальной производительности, мощности и параллелизма на системном уровне.

Аппаратные движки, поддерживаемые новыми функциями, — это DSP и NPU, использующие API нейронных сетей Android (NNAPI), а также выполнение GPU на Android и iOS.

Разработчики также объявили о ряде технических вкладов для обеспечения сквозной поддержки использования MLflow с помощью PyTorch, включая поддержку автоматического ведения журнала с помощью PyTorch Lightning; интеграцию TorchServe с помощью нового плагина развертывания; и пример сквозного рабочего процесса, ориентированного на трансформаторы HuggingFace. Эта работа, выполненная в сотрудничестве между членами технических групп в Databricks/MLflow core maintainers и командой разработчиков ядра PyTorch в Facebook, описывается как только начало, и в ближайшие месяцы ожидается больше обновлений.

Еще одним объявлением стала поддержка API нейронных сетей PyTorch, что означает, что разработчики смогут использовать аппаратное ускорение вывода с помощью PyTorch.

Дополнительная информация

Сайт PyTorch

PyTorch На GitHub

Регистрация на День разработчика PyTorch