PyTorch 2022 Konferenz: Aktuelle Entwicklungen und spannende Gespräche
Table of Contents:
- Einführung in pytorch
- Major Feature Releases
- Forschergemeinschaft mit pytorch
- Anwendungsbereiche und Fallstudien
- Pytorch in der Industrie
- Wachstum der pytorch-Community
- Beliebte Start-ups und Bibliotheken
- Cloud-Anbieter und pytorch
- Zusammenfassung und Ausblick
🚀 Einführung in pytorch
Willkommen zurück! Heute möchten wir Ihnen einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand von pytorch geben. Als führende Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen ist pytorch eine unverzichtbare Ressource für Entwickler und Forscher. In diesem Artikel werden wir die neuesten Funktionen, Entwicklungen und Anwendungen von pytorch erkunden und einen Blick auf die wachsende Community werfen.
🌟 Major Feature Releases
Pytorch hat in diesem Jahr drei wichtige Versionen veröffentlicht: 1.1, 1.2 und 1.3. Die gemeinsame Arbeit von Hunderten von Entwicklern hat zu etwa 10.000 Commits geführt. Wir möchten uns bei allen Entwicklern bedanken, die ihren Beitrag geleistet haben.
Einige der wichtigsten Funktionen, die in diesen Versionen eingeführt wurden, sind:
- torch-data: Eine Bibliothek zur einfachen und effizienten Strukturierung von Datenpipelines.
- torch-arrow: Eine leistungsstarke Bibliothek zur Verarbeitung von Daten in Tabellenform.
- torch-fsdp: Ermöglicht das Training großer KI-Modelle durch Verteilung der Parameter über mehrere Maschinen.
- Apple M1-Unterstützung: Pytorch unterstützt nun die Nutzung der Apple Silicon GPUs, was zu erheblich schnelleren Modelltrainingszeiten führt.
- Fuser: Ein neuer Deep-Learning-Compiler für pytorch, der eine breitere Palette von Operationen unterstützt und schnellere Geschwindigkeiten bietet.
- torch-rec und torch-multimodal: Zwei neue Bibliotheken für domänenspezifische Anwendungen in den Bereichen Empfehlungssysteme und multimodales Lernen.
📚 Forschergemeinschaft mit pytorch
Pytorch wird von der Forschergemeinschaft weltweit sehr geschätzt. Über 9.000 GitHub-Repositories können mit AI-Forschungsarbeiten aus diesem Jahr in Verbindung gebracht werden. Beeindruckende 63% der AI-Implementierungen in Forschungspapieren verwenden pytorch. Einige der interessanten Anwendungen von pytorch in der akademischen Welt sind:
- Generative Modelle: Forscher bei Fair haben Make-A-Video entwickelt, eine bemerkenswerte Anwendung von pytorch, die es ermöglicht, Einzelbilder basierend auf Texteingabe zu generieren und daraus einzigartige Videos zu erstellen.
- Next Generation Therapeutics: Pytorch wird von der Asimov-Forschungsgruppe eingesetzt, um optimale Programme für lebende Zellen zu generieren und die Entwicklung von Next-Generation-Therapeutika zu unterstützen.
- Graph Neural Networks: Kumo AI nutzt pytorch in Kombination mit der beliebten Bibliothek pytorch-geometric, um große Graph Neural Networks zu trainieren und zu skalieren.
Dies sind nur einige Beispiele für den breiten Einsatz von pytorch in der Forschung. Die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit der Bibliothek haben dazu beigetragen, sie zur ersten Wahl für viele AI-Forscher zu machen.
🔬 Anwendungsbereiche und Fallstudien
Pytorch findet Anwendung in verschiedenen Branchen und wird von führenden Unternehmen weltweit eingesetzt. Hier sind einige Fallstudien zu Anwendungsbereichen von pytorch:
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Selbstfahrende Fahrzeuge: Tesla nutzt pytorch nicht nur für seine selbstfahrenden Autos, sondern auch für den Bau ihres neuen Dojo-Superclusters und des AI-Beschleunigers. Pytorch ermöglicht die Beschleunigung von Modelltrainings und die Integration neuer Compiler-Engines.
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Medienproduktion: Justine hat eine Multi-Modal Activity Recognition-Lösung entwickelt, bei der pytorch zur Kombination von Audio, Video und Untertiteln verwendet wird, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
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Modebranche: Fashionable nutzt pytorch für AI-generierte Modeentwürfe. Durch den Einsatz von pytorch konnten sie die Ausbildungszeit ihrer GAN-basierten Modelle beschleunigen und den Markteintrittszeitpunkt verkürzen.
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Suchmaschinen: Elasticsearch hat pytorch in seine Elastic Search-Plattform integriert. Entwickler können jetzt mithilfe von pytorch, NLP-Modelle für Aufgaben wie Named Entity Recognition und Sentimentanalyse direkt in Elasticsearch erstellen.
Dies sind nur einige Fallstudien und Anwendungsbereiche, in denen pytorch effektiv eingesetzt wird. Die Kombination von leistungsstarken Funktionen und einer benutzerfreundlichen Community hat pytorch zur bevorzugten Wahl in vielen Industriezweigen gemacht.
💼 Pytorch in der Industrie
Pytorch findet immer mehr Akzeptanz in der Industrie und ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen geworden. Hier sind einige Highlights über die Verwendung von pytorch in der Industrie:
- LinkedIn Talent Report: Mehr als 44.000 Fachleute haben pytorch als Fähigkeit in ihrem LinkedIn-Profil gekennzeichnet. Darüber hinaus gibt es mehr als 2.500 Stellenangebote im Zusammenhang mit pytorch auf LinkedIn, was einem Anstieg von 50% im Vergleich zum Vorjahr entspricht.
- Zusammenarbeit mit Cloud-Anbietern: Pytorch hat mit führenden Cloud-Anbietern zusammengearbeitet, um die Nutzung von großen Modellen zu erleichtern. Diese Partnerschaften haben zu leistungsstarken Trainingssystemen und beschleunigter Inferenz von Modellen geführt.
- Zusammenarbeit mit Start-ups: Pytorch arbeitet mit aufstrebenden Start-ups zusammen, die innovative Lösungen entwickeln und pytorch in ihren Produkten integrieren. Dies zeigt das wachsende Interesse an pytorch im Bereich der KI und des maschinellen Lernens.
📈 Wachstum der pytorch-Community
Pytorch ist zu einer der größten und aktivsten Open-Source-Communitys geworden. Mit über 11.000 Commits und mehr als 3.000 einzigartigen Beitragenden im letzten Jahr hat die pytorch-Community ein beeindruckendes Wachstum erlebt. Die Diskussionsforen von pytorch verzeichnen mehr als 2 Millionen Aufrufe und über 20.000 Antworten auf Fragen und Probleme von Community-Mitgliedern. Die engagierte und hilfsbereite Community ist einer der Gründe für den Erfolg von pytorch.
🌐 Beliebte Start-ups und Bibliotheken
Pytorch hat zur Entstehung vieler innovativer Start-ups und Bibliotheken beigetragen. Einige beliebte Start-ups, die pytorch nutzen, sind:
- Stability.ai: Dieses Start-up hat diffusionsbasierte Modelle für Open-Source freigegeben und entwickelt AI-Tools für Kreativbereiche wie generative Kunst, Musik, Videos, 3D und Biologie.
- Predibase: Bietet eine alternative Lösung für automatisches maschinelles Lernen und verwendet eine deklarative Herangehensweise zum Aufbau von AI-Modellen.
- Ludwig Library: Eine von der Linux Foundation unterstützte Bibliothek, die von TensorFlow auf pytorch umgestiegen ist und nun Unterstützung für tokenbasiertes Skripting bietet.
- Fashionable: Ein Start-up, das sich auf AI-generierte Mode spezialisiert hat. Mit pytorch können sie schneller trainieren und die Markteinführungszeit verkürzen.
- Mosaic ML: Dieses Start-up konzentriert sich auf effizientes Modelltraining und hat die mit pytorch kompatible Bibliothek "Dodge" entwickelt. Ihre Lösungen ermöglichen das Training neuronaler Netzwerke schneller und kostengünstiger.
Diese Start-ups sind nur einige Beispiele für die breite Akzeptanz von pytorch in der Start-up-Gemeinschaft.
☁️ Cloud-Anbieter und pytorch
Cloud-Anbieter wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure haben pytorch in ihre Plattformen integriert und bieten leistungsstarke Tools und Dienste für Entwickler und Forscher. Hier sind einige Beispiele für die Zusammenarbeit von pytorch mit Cloud-Anbietern:
- AWS: Ermöglicht das Training großer Sprachmodelle mit den "trainium ml"-Chips und bietet lineare Skalierbarkeit über Trainingscluster hinweg.
- Google Cloud: Bietet den pytorch xla Profiler für Cloud TPU zur Unterstützung von Fehlerbehebung und Profilerstellung bei großen Trainingssitzungen.
- Microsoft Azure: Bietet die pytorch Azure-Container und die DeepSpeed Mii Library, die die Modellinferenz beschleunigt und mehr als 24.000 Modelle unterstützt.
Diese Zusammenarbeit hat pytorch zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Entwickler und Forscher gemacht, die die Cloud-Infrastruktur nutzen.
🔍 Zusammenfassung und Ausblick
Pytorch ist zu einer der führenden Bibliotheken für maschinelles Lernen geworden und findet breite Anwendung in der Forschung, Industrie und Start-up-Gemeinschaft. Die regelmäßigen Feature-Releases, die wachsende Community und die starke Unterstützung von Cloud-Anbietern haben pytorch zu einem Kraftpaket für KI-Entwicklung gemacht. Wir sind gespannt auf die zukünftigen Entwicklungen und den Beitrag der pytorch-Community zur Weiterentwicklung und Innovation im Bereich des maschinellen Lernens.
FAQ:
Q: Welche Versionen von pytorch wurden in diesem Jahr veröffentlicht?
A: Pytorch hat in diesem Jahr die Versionen 1.1, 1.2 und 1.3 veröffentlicht.
Q: Welche Funktionen wurden in den neuen Versionen eingeführt?
A: Einige der neuen Funktionen sind torch-data, torch-arrow, torch-fsdp, Apple M1-Unterstützung und der Fuser-Compiler.
Q: Wie groß ist die pytorch-Community gewachsen?
A: Die pytorch-Community umfasst über 11.000 Commits und mehr als 3.000 einzigartige Beitragende im letzten Jahr.
Q: Welche Start-ups und Bibliotheken nutzen pytorch?
A: Einige beliebte Start-ups, die pytorch nutzen, sind Stability.ai, Predibase, Ludwig Library, Fashionable und Mosaic ML.
Q: Mit welchen Cloud-Anbietern arbeitet pytorch zusammen?
A: Pytorch arbeitet mit AWS, Google Cloud und Microsoft Azure zusammen, um leistungsstarke Tools und Dienste anzubieten.
Q: Wie viele Profis haben pytorch als Fähigkeit auf LinkedIn gekennzeichnet?
A: Über 44.000 Fachleute haben pytorch als Fähigkeit in ihrem LinkedIn-Profil gekennzeichnet.
Q: Was ist eine beliebte Anwendung von pytorch in der Modebranche?
A: Fashionable nutzt pytorch für die AI-generierte Modeentwicklung und beschleunigt den Modelltrainingsprozess.