Los trabajos en inteligencia artificial (IA) de Facebook están divididos en dos equipos, el Facebook IA Research group (FAIR) y el equipo de Applied Machine Learning (AML). Se diferencian en que uno investiga la IA con recursos computacionales aparentemente ilimitados y el otro busca implementar modelos de aprendizaje automático livianos más adecuados para consumidores. Son independientes, pero ahora estarán unificados gracias a una nueva plataforma.
Durante la conferencia para desarrolladores F8, Facebook presentó PyTorch 1.0, una nueva versión del marco que combina PyTorch basado en Python con Caffe2, algo que permite a los desarrolladores pasar de la investigación a la producción de una manera más libre. En el pasado, Python era optimizado para la investigación de IA, mientras que el Caffe2 es más eficiente para productos finales, explica el sitio “TechCrunch”.
Según el citado medio, encontrar una forma de avanzar entre Python y Caffe2 a través de las fases de investigación y producción ha sido un “dolor de cabeza” para Facebook. Pero con PyTorch 1.0 puede fusionar lo mejor de ambos grupos con modos de ejecución inmediata y de gráficos que “deberían continuar su destreza centrada en la investigación a la vez que obtienen algunas optimizaciones para la producción”.
“En lugar de necesitar un marco para capacitación / investigación y un marco para la producción, ahora solo necesita usar PyTorch 1.0 y puede pasar de la investigación a la producción en un marco”, dijo un portavoz de Facebook a TechCrunch sobre el producto que lanzará su fase veta a finales de este año.
Cabe precisar que Facebook colaboró con Microsoft en el desarrollo de Open Neural Network Exchange (ONNX), tecnología diseñada para hacer los movimientos entre marcos más simples. Ahora ha integrado ONMX en PyTorch 1.0 para que los modelos puedan ser interoperables con otras plataformas y los desarrolladores puedan “mezclar y combinar”.
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