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

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