近日，在旧金山的PyTorch开发者大会上，Facebook发布了pytorch 1.0的一个预览版本。Pytorch是一个开源的深度学习框架，用以帮助科研项目的产业落地。在本次更新中，许多投资是公有云和硬件公司提供的，以更好地为PyTorch不断扩大的生态系统提供支持。

近一段时间，Facebook和一些第三方公司为PyTorch生态系统提供了很多投资。Joseph Spisak，Facebook产品经理，在会上分享了如下更新：

Pytorch 1.0加速了人工智能方面的突破性学术研究向产业化部署落地的过程。我们现在拥有来自亚马逊、谷歌和微软的更为深度的云支持，还有来自技术提供商ARM、Intel、IBM、NVIDIA和Qualcomm的更为紧密的集成。开发者们可以更容易地利用PyTorch生态系统的优点，兼容各种软件、硬件和开发工具。软件和硬件与PyTorch 1.0的兼容性越好，AI开发者们建立、训练和部署先进深度学习模型的难度就越低。

亚马逊已投资AWS SageMaker，这是一个全面管理的平台，用于训练和部署大规模机器学习模型。该服务现在为PyTorch 1.0提供了预配置的环境，其中包括模型工具的自动配置。

Google的投资涉及Google云平台中的虚拟机（VM）映像，其中包括NVIDIA驱动程序和预安装的教程。此外，Google正与Facebook的PyTorch团队合作，在定制的专用集成电路（ASIC）硬件上实现对PyTorch的支持。

在另一个名为ONNX的AI协议下，微软和Facebook是早期合作伙伴。该协议允许开发人员在不同的工具中表示和传输深度学习模型。除了ONNX的工作之外，微软还提供预先安装了PyTorch的预配置数据科学虚拟机（DSVM）。微软还为开发人员提供了学习PyTorch的入口，减免了安装软件的过程。这是通过免费的云托管Jupyter Notebook解决方案实现的，其中包括PyTorch教程。最后，微软已经为Visual Studio Code添加了一个AI扩展，其中包括Azure ML和PyTorch API的集成，以简化PyTorch代码的开发和训练。

除了云提供商的投资之外，硬件公司如ARM，IBM，Intel，NVIDIA和Qualcomm等也提供了投资。他们通过直接优化、内核库集成以及对编译器和推理运行时长的支持来增加对PyTorch 1.0的支持。 Spisak强调了这些投资的价值：

这种额外的支持保证了PyTorch开发人员可以在数据中心和边缘设备等各种硬件上运行模型、优化训练和推理过程。

PyTorch的学生注册在线学习课程和大学课程也有所增加。另外，Facebook正与Udacity合作发布免费在线课程。 Spisak认为大家对这些课程感兴趣的原因是：

该框架的易上手性和与Python的深度集成使学生更容易理解和试验各种深度学习概念。随着PyTorch 1.0的发展，我们很高兴更多的合作伙伴对其相关课程的进一步关注。

开发者们可以通过下载PyTorch 1.0的开发者预览版（链接：https://pytorch.org/get-started/locally/）或通过本文前面提到的云提供程序之一开始体验PyTorch 1.0。

查看英文原文： https://www.infoq.com/news/2018/11/PyTorch-Developer-Preview

创作场景

Facebook 发布 PyTorch 1.0 预览版本，集成 Google，AWS 和 Microsoft Azure 云服务