Pytorch : plateforme de Deep Learning pour la recherche et la production

PyTorch 2.0 est une plateforme open source de deep learning développée par la PyTorch Foundation. Elle offre un environnement dynamique et convivial pour la recherche et la production en intelligence artificielle.

Caractéristiques clés et fonctionnalités

Prêt pour la production

PyTorch 2.0 permet de passer facilement entre les modes eager et graph grâce à TorchScript, et accélère le passage à la production avec TorchServe.

Entraînement distribué

L'entraînement distribué et l'optimisation des performances sont facilités par le backend torch.distributed, que ce soit en recherche ou en production.

Écosystème solide

PyTorch possède un riche écosystème d'outils et de bibliothèques pour étendre ses fonctionnalités et soutenir le développement en vision par ordinateur, traitement du langage naturel, et bien plus encore.

Support Cloud

PyTorch est bien pris en charge sur les principales plates-formes cloud, offrant un développement sans friction et un passage à l'échelle facile.

Installation de PyTorch

PyTorch peut être installé selon vos préférences et votre système d'exploitation. Vous pouvez sélectionner la version stable (actuellement testée et prise en charge) ou la version nightly (dernière version non entièrement testée et prise en charge). Vous pouvez installer PyTorch à l'aide de gestionnaires de paquets tels que Conda ou Pip. Par exemple, pour installer la version stable de PyTorch avec Pip :

Copier le code

pip3 install torch torchvision torchaudio

Commencer rapidement avec des partenaires Cloud

PyTorch est disponible et facile à démarrer sur des plates-formes cloud populaires et des services d'apprentissage machine tels que Amazon Web Services, Google Cloud Platform et Microsoft Azure.

Projets en vedette de l'écosystème

PyTorch intègre de nombreux projets et bibliothèques pour diverses applications :

• Captum : une bibliothèque open source et extensible pour l'interprétabilité des modèles basée sur PyTorch.
• PyTorch Geometric : une bibliothèque pour l'apprentissage profond sur des entrées irrégulières telles que les graphes, les nuages de points et les variétés.
• Skorch : une bibliothèque de haut niveau pour PyTorch offrant une compatibilité complète avec scikit-learn.

Communauté

Rejoignez la communauté de développeurs PyTorch pour contribuer, apprendre et obtenir des réponses à vos questions. De multiples forums de discussion et canaux d'échange sont disponibles en différentes langues.