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[導(dǎo)讀]整理?|禾木木出品|?AI科技大本營(ID:rgznai100)近日,PyTorch開發(fā)者大會如期召開。在會上,Meta發(fā)布了PyTorchLive,這是一套可以為移動端用戶提供人工智能體驗的工具。PyTorchLive支持單一的編程語言JavaScript,可以為Android...


整理 | 禾木木出品 | AI科技大本營(ID:rgznai100)近日,PyTorch 開發(fā)者大會如期召開。在會上,Meta 發(fā)布了PyTorch Live,這是一套可以為移動端用戶提供人工智能體驗的工具。PyTorch Live 支持單一的編程語言JavaScript,可以為 Android 和 iOS 兩個移動端操作系統(tǒng)開發(fā)的應(yīng)用程序,并準備定制機器學(xué)習(xí)模型以供更廣泛的 PyTorch 社區(qū)使用。“PyTorch 的使命是加速從研究原型到生產(chǎn)部署的路徑,隨著移動端機器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的不斷發(fā)展,這變得前所未有的重要,”“為了幫助開發(fā)人員減少基于機器學(xué)習(xí)的解決方案的摩擦,我們推出了 PyTorch Live:一種用于構(gòu)建、測試和(未來)共享基于 PyTorch 的設(shè)備上 AI 演示的工具?!?/span>


PyTorch Live

Meta 于 2017 年 1 月公開發(fā)布的 PyTorch 是一個基于 Torch 的開源機器學(xué)習(xí)庫。自2015年11月以來,雖然 TensorFlow 一直占據(jù)上風(fēng),但 PyTorch 發(fā)布后,在數(shù)據(jù)科學(xué)和開發(fā)人員社區(qū)中快速發(fā)展。根據(jù) GitHub 的報告中,近幾年 PyTorch 已成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域快速增長的開源項目之一。Meta 透漏,2019年該平臺的貢獻者數(shù)量同比增長超過50%,達到近1200人。PyTorch Live 構(gòu)建在 PyTorch Mobile 之上,在運行時允許開發(fā)者在 PyTorch 生態(tài)系統(tǒng)中完成從訓(xùn)練模型到部署模型的全過程,以及用于創(chuàng)建可視化用戶界面的 React Native 庫。PyTorch Mobile 于 2019 年 10 月推出,此前,Meta發(fā)布了 Caffe2go, 這是一個基于 Caffe2 機器學(xué)習(xí)框架,并針對移動端 CPU 和 GPU 優(yōu)化版本。不管開發(fā)人員想在移動設(shè)備或邊緣設(shè)備上運行 PyTorch Mobile 都可以?;蚴?PyTorch Mobile 也可以運行在服務(wù)器上。Meta AI 軟件工程師 Roman Radle表示,“如果你想展示一個運行在 Android 和 iOS 移動端上的模型,就需要花費數(shù)天時間來配置項目和構(gòu)建用戶界面。借助 PyTorch Live,開發(fā)成本降低了一半,而且你也不需要有太多Android開發(fā)和iOS開發(fā)的經(jīng)驗 ?!?/span>


內(nèi)置工具

PyTorch Live 附帶了命令行界面 (CLI) 和數(shù)據(jù)處理 API。CLI 使開發(fā)人員能夠設(shè)置移動開發(fā)環(huán)境并引導(dǎo)開發(fā)人員構(gòu)建移動應(yīng)用程序項目。至于數(shù)據(jù)處理 API,它集成了 PyTorch Live API 中的自定義模型,然后可以將其構(gòu)建到適用于 Android 和 iOS 的移動 AI 驅(qū)動的應(yīng)用程序中。未來,Meta 計劃讓社區(qū)通過 PyTorch Live 發(fā)現(xiàn)與共享 PyTorch 的模型和演示,并且還會提供可定制的數(shù)據(jù)處理 API 和支持音頻與視頻數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)工具。Radle 表示“讓開發(fā)人員更輕松地構(gòu)建移動應(yīng)用程序,并向社區(qū)展示機器學(xué)習(xí)模型的初步方法。這也是一個進一步發(fā)展的機會,通過建立一個由研究人員和移動開發(fā)人員組成的蓬勃發(fā)展的社區(qū),他們才能共享和使用模型,并相互可以進行交流”





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