PyTorch 1.0 : Facebook lance son framework IA pour le langage Python

Conférence des développeurs Facebook F8 : Facebook avait annoncé le lancement prochain de PyTorch 1.0 le 2 mai dernier.

C’est désormais chose faite alors que la bêta lancée en janvier 2017 avait été téléchargée plus d’un million de fois.

Un framework Python pour le deep learning

PyTorch a été créé par le groupe de recherche sur l’intelligence artificielle de Facebook en tant que bibliothèque de fonctions d’apprentissage automatique (machine learning) pour le langage de programmation Python.

Ce framework a principalement été conçu pour être utilisé dans le cadre du deep learning, une branche de l’apprentissage automatique qui tente d’imiter le fonctionnement du cerveau humain et a conduit à des avancées majeures dans des domaines tels que la traduction linguistique, la reconnaissance d’image et la reconnaissance vocale.

PyTorch est censé aider à accélérer le développement de ce type de capacités d’intelligence artificielle. Il a déjà été utilisé pour créer des avatars plus réalistes pour le casque de réalité virtuelle Oculus de Facebook.

PyTorch associe les «capacités modulaires orientées production» du framework Caffe2 AI, dont Facebook est à l’origine, au modèle d’apprentissage en profondeur Open Neural Network Exchange, développé par Facebook, fe concert avec Amazon et de Microsoft.

Il ajoute une approche de «conception flexible orientée sur la recherche» qui permet aux développeurs de travailler plus rapidement et d’ouvrir la voie à des déploiements en mode production.

Des jonctions avec tous les grands acteurs de l’IA

PyTorch 1.0 supporte le framework ONNX développé conjointement par Facebook et Microsoft.

AWS prévoit de prendre en charge PyTorch 1.0 dans SageMaker, son service destiné à aider les développeurs à créer et à réutiliser des modèles d’intelligence artificielle existants.

Google prévoit de prendre en charge PyTorch 1.0 sur sa machine virtuelle Google Cloud Deep Learning et va collaborer avec Facebook pour l’optimisation de ses puces TPU personnalisées pour PyTorch 1.0.

De son côté, Microsoft annonce également une jonction entre PyTorch 1.0 et Azure. Il est déjà possible de déployer des modèles PyTorch sur la service cloud Azure Machine Learning (Azure ML).

Plusieurs fabricants de puces IA de premier plan ont également annoncé leur soutien, notamment Nvidia, Qualcomm, Intel, Arm et IBM.

Parmi les solutions concurrentes de PyTorch, on recense TensorFlow de Google, MXNet d’Amazon Web Services (AWS) et le framework CNTK développé notamment par Microsoft Research.

(Crédit photo : @Facebook)