La Comunidad y las Conferencias en PyTorch: Descubre el estado actual

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La Comunidad y las Conferencias en PyTorch: Descubre el estado actual

Contenido de la tabla de contenido:

  1. Introducción
  2. Lanzamientos importantes de Pytorch
    • Versión 1.11
    • Versión 1.12
    • Versión 1.13
  3. Nuevas funcionalidades
    • Torch Data
    • Torch Arrow
    • Upstream Funk torch
    • FSDP
    • Soporte para Apple M1
    • Mejora en el rendimiento del Transformer
    • Fuser
    • Bibliotecas de dominio para recomendación y multimodal
  4. Uso de Pytorch en investigaciones
    • Repositorios de GitHub que utilizan Pytorch
    • Implementaciones de investigaciones de IA en Pytorch
    • Casos de uso en generación de modelos y redes neuronales
  5. Contribuciones de la comunidad
    • Número de commits y colaboradores
    • Organizaciones que han contribuido a Pytorch
    • Participación en el foro de discusión de Pytorch
    • Contribuidores a Pytorch y a la comunidad
  6. Uso de Pytorch en la industria
    • Habilidades y empleos relacionados con Pytorch en LinkedIn
    • Colaboraciones con proveedores de servicios en la nube
    • Startups emergentes en el campo de la IA
    • Colaboraciones con proveedores de software
    • Casos de uso en Tesla, Justine, Amazon y más
  7. Conclusiones
  8. Recursos adicionales
  9. Preguntas frecuentes (FAQ)

🔦 Estado Actual de Pytorch: Innovaciones y Colaboraciones en 2022

¡Hola a todos! ¡Bienvenidos una vez más! Estoy emocionado de estar aquí hoy y presentarles las últimas novedades sobre Pytorch. Mi nombre es Joe y soy un gerente de ingeniería en Meta, en el equipo de Pytorch. Hoy me acompaña virtualmente Guido Charon, quien se unirá a nosotros en la segunda mitad de la charla. Vamos a hacer un breve resumen de nuestras principales características lanzadas este año, compartir algunas métricas y cifras de crecimiento, y celebrar a todos ustedes que han hecho posible el éxito de Pytorch hasta ahora.

Lanzamientos importantes de Pytorch

Este año hemos lanzado tres versiones principales de Pytorch: 1.11, 1.12 y 1.13. Estas versiones han sido el resultado de alrededor de 10,000 commits realizados por cientos de desarrolladores. ¡Les agradecemos a todos por su contribución!

Entre los lanzamientos más destacados, hemos introducido nuevas bibliotecas como Torch Data y Torch Arrow, que ofrecen herramientas para la carga de datos modular y eficiente. Además, hemos añadido Torch Upstream Funk, una biblioteca que agrega transformaciones de funciones componibles a Pytorch, permitiendo operaciones como gradientes por muestra. Uno de los lanzamientos más solicitados ha sido el soporte para Apple M1, que aprovecha los GPU nativos de Apple para acelerar el entrenamiento de modelos de manera significativa.

También hemos mejorado el rendimiento del Transformer con implementaciones más rápidas en CPU y GPU, así como el desarrollo de Fuser, nuestro nuevo compilador para el aprendizaje profundo en Pytorch. Además, estamos entusiasmados con los lanzamientos de las bibliotecas de dominio para recomendación (Torch Rec) y multimodal (Torch Multimodal), que ofrecen soluciones para sistemas de recomendación y entrenamiento de modelos mtml de última generación.

Nuevas funcionalidades en detalle

Permítanme profundizar un poco en algunas de estas nuevas funcionalidades. Con Torch Data, hemos proporcionado a los desarrolladores herramientas para cargar datos de manera modular y eficiente en Pytorch. Torch Arrow, por otro lado, permite construir pipelines de datos flexibles y eficientes, así como el preprocesamiento de datos en lotes.

Upstream Funk torch es una biblioteca que agrega transformaciones de funciones componibles a Pytorch, lo que nos permite utilizar APIs familiares como vmap y grad jvp y vjp. Estas transformaciones permiten operaciones como gradientes por muestra, lo que es especialmente útil en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.

Con el lanzamiento de FSDP (Fully Sharded Data Parallel), ahora es posible entrenar modelos de IA de gran tamaño dividiendo los parámetros del modelo, los gradientes y los estados del optimizador en múltiples máquinas. Esto nos ha permitido superar uno de los problemas más solicitados y comentados en GitHub.

El soporte para Apple M1 ha sido una de nuestras principales prioridades. Ahora, con Pytorch, es posible aprovechar los GPU de silicio nativo de Apple para entrenar modelos de manera mucho más rápida. Esto ha generado un gran entusiasmo y hemos recibido comentarios muy positivos de la comunidad.

Además, hemos realizado mejoras en el rendimiento del Transformer. Nuestras implementaciones más rápidas en CPU y GPU permiten obtener resultados sorprendentes en términos de velocidad y eficiencia.

Por último, pero no menos importante, con el lanzamiento de las bibliotecas de dominio Torch Rec y Torch Multimodal, hemos brindado a los desarrolladores las herramientas necesarias para construir sistemas de recomendación de Alta velocidad y entrenar modelos mtml de última generación.

Estas nuevas funcionalidades han sido muy bien recibidas, y estamos emocionados por el impacto que están teniendo en el desarrollo de la IA.

Uso de Pytorch en investigaciones

Pytorch está siendo ampliamente utilizado en investigaciones de inteligencia artificial. Actualmente, contamos con más de 350,000 repositorios de GitHub que utilizan Pytorch, lo que representa un crecimiento del 45% respecto al año pasado.

Más de 9,000 repositorios de GitHub se pueden asociar con investigaciones de IA a través de papers with code, lo que representa aproximadamente el 63% de todas las implementaciones de investigación de IA. Esto demuestra la confianza y la preferencia que tienen los investigadores por Pytorch.

Hemos visto casos de uso en diversas áreas, como la modelización generativa, donde investigadores de Fair han desarrollado Make a Video, una herramienta para generar videos únicos y caprichosos a partir de texto. También hemos colaborado con investigadores de Asimov en Next Generation Therapeutics, donde utilizan Pytorch para generar programas óptimos que permiten producir terapias de próxima generación.

En el campo de las redes neuronales con grafos, Kumo AI utiliza Pytorch junto con Pytorch Geometric para construir, entrenar y escalar grandes redes neuronales con grafos.

Estos son solo algunos ejemplos, pero demuestran el impacto que Pytorch está teniendo en la investigación de inteligencia artificial.

Contribuciones de la comunidad de Pytorch

Queremos agradecer a todos los colaboradores y contribuyentes de la comunidad de Pytorch. Durante el último año, hemos tenido más de 11,000 commits y más de 3,000 colaboradores únicos. Esto es simplemente asombroso y representa un crecimiento del 20% respecto al año pasado.

Apreciamos enormemente todas las contribuciones que han hecho posible el desarrollo y éxito de Pytorch. Ya sea en forma de documentación, corrección de errores, optimizaciones de rendimiento a bajo nivel o diseño de APIs de alto nivel, su trabajo es fundamental para el crecimiento de la comunidad.

Además de los colaboradores individuales, también queremos reconocer a las principales organizaciones que han contribuido a Pytorch. Su apoyo ha sido crucial para el desarrollo de Pytorch y para facilitar su uso por parte de investigadores y desarrolladores de IA de todo el mundo.

Otro aspecto destacado de la comunidad de Pytorch es el foro de discusión. Con más de 2 millones de visualizaciones y más de 20,000 respuestas, el foro se ha convertido en un espacio invaluable para la resolución de dudas y la generación de discusiones en torno a Pytorch. Esto demuestra el alto nivel de compromiso y colaboración de la comunidad.

Estamos verdaderamente agradecidos por su participación y dedicación a Pytorch.

Uso de Pytorch en la industria

Pytorch también ha tenido un gran impacto en el mundo empresarial. Cada vez más profesionales están etiquetando a Pytorch como una habilidad en sus perfiles de LinkedIn. Según el último informe de LinkedIn Talent, más de 44,000 profesionales tienen habilidades relacionadas con Pytorch en su perfil, y hay más de 2,500 empleos relacionados con Pytorch en LinkedIn.

Hemos colaborado con importantes proveedores de servicios en la nube para impulsar la adopción de Pytorch en el entrenamiento de modelos basados en grandes conjuntos de datos. Con AWS, hemos habilitado el lanzamiento de los chips de entrenamiento Trainium ML, que ofrecen un escalado casi lineal en clústeres de entrenamiento. En colaboración con Google, AWS ha contribuido con el backend XLA a Pytorch Distributed, facilitando la migración de cargas de trabajo de entrenamiento a estos chips de entrenamiento.

Con Microsoft Azure, hemos lanzado los contenedores de Pytorch en Azure, así como la biblioteca Deep Speed Mii, que acelera la inferencia de modelos a un costo menor. Google Cloud también ha lanzado el perfilador XLA para Cloud TPUs, lo que facilita la solución de problemas en grandes ejecuciones de entrenamiento.

Además de los proveedores de servicios en la nube, hemos trabajado con varias startups emergentes en el campo de la IA. Estas startups se enfocan en áreas como modelos de difusión estable, alternativas a AutoML, bibliotecas de tokenizadores y diseño de moda generativa.

También hemos colaborado con importantes proveedores de software como Hugging Face, Elasticsearch y Mosaic ML. Estas colaboraciones han permitido acelerar el entrenamiento de modelos, mejorar la eficiencia y ofrecer soluciones integradas en diferentes áreas de aplicación.

Estamos emocionados por la gran aceptación de Pytorch en la industria y continuaremos trabajando para brindar soluciones eficientes y de vanguardia.

Conclusiones

En resumen, Pytorch ha experimentado un crecimiento significativo este año, tanto en términos de lanzamiento de nuevas funcionalidades como en su adopción en la investigación y la industria. Hemos destacado los aspectos más sobresalientes de este año y presentado algunos casos de uso destacados.

La comunidad de Pytorch ha desempeñado un papel fundamental en este éxito, con miles de contribuyentes y colaboradores en todo el mundo. Agradecemos su dedicación y entusiasmo por Pytorch.

Estamos entusiasmados por el futuro y por seguir trabajando en nuevas innovaciones para Pytorch.

Recursos adicionales

  • Foro de discusión de Pytorch: [URL del foro de discusión de Pytorch]
  • Pytorch Community Stories: [URL de las historias de la comunidad de Pytorch]
  • Canal de Medium de Pytorch: [URL del canal de Medium de Pytorch]

Preguntas frecuentes (FAQ)

Q: ¿Cuáles son las principales características de Pytorch? R: Algunas de las principales características de Pytorch son su flexibilidad, computación dinámica, soporte para GPU y una comunidad activa.

Q: ¿Cuáles son los mayores avances en la investigación utilizando Pytorch? R: Pytorch se utiliza ampliamente en investigaciones de inteligencia artificial. Algunos de los avances más destacados incluyen mejoras en modelos generativos, terapias de próxima generación y redes neuronales con grafos.

Q: ¿Cómo puedo contribuir a la comunidad de Pytorch? R: Puedes contribuir a la comunidad de Pytorch de diversas formas, como corrigiendo errores, mejorando la documentación, diseñando APIs de alto nivel y participando en el foro de discusión.

Q: ¿Qué empresas utilizan Pytorch en sus proyectos de inteligencia artificial? R: Empresas como Tesla, Justine y Amazon utilizan Pytorch en diversos proyectos relacionados con la IA, como conducción autónoma, reconocimiento de actividad y motores de descubrimiento.

Q: ¿Dónde puedo encontrar más estudios de casos sobre Pytorch? R: Puedes encontrar más estudios de casos sobre Pytorch en las historias de la comunidad de Pytorch y en el canal de Medium de Pytorch.

Recuerda que Pytorch sigue evolucionando y estamos emocionados por ver cómo seguirá creciendo y siendo utilizado en el futuro. ¡Gracias a todos por formar parte de esta increíble comunidad de Pytorch!

⚡ Estado Actual de Pytorch: Innovaciones y Colaboraciones en 2022

¡Hola a todos! ¡Bienvenidos una vez más! Estoy entusiasmado de estar aquí hoy y presentarles las últimas novedades sobre Pytorch. Soy Joe, un gerente de ingeniería en Meta, en el equipo de Pytorch. Hoy tengo el placer de acompañarlos virtualmente junto a Guido Charon, quien se unirá a nosotros en la segunda mitad de esta charla. Juntos, daremos un avance de algunas de nuestras importantes funciones lanzadas este año, compartiremos métricas y crecimiento, y celebraremos a todos ustedes que han contribuido a hacer de Pytorch el éxito que es hoy en día.

Lanzamientos Importantes de Pytorch

En primer lugar, este año hemos realizado tres lanzamientos principales de Pytorch: las versiones 1.11, 1.12 y 1.13. Estas versiones han sido el resultado de alrededor de 10,000 commits realizados por cientos de desarrolladores. ¡Agradecemos a todos por su incansable contribución!

Entre los lanzamientos más destacados, tenemos Torch Data, que ofrece herramientas para cargar datos de manera modular y eficiente en Pytorch. También contamos con Torch Arrow, una biblioteca para construir pipelines de datos flexibles y eficientes, así como preprocesar datos en lotes.

Además, hemos lanzado Upstream Funk torch, una biblioteca que agrega transformaciones de funciones componibles a Pytorch, permitiendo operaciones como gradientes por muestra. También presentamos FSDP, que brinda soporte para entrenar modelos de IA grandes al distribuir parámetros del modelo, gradientes y estados del optimizador en múltiples máquinas.

Uno de los lanzamientos más esperados y solicitados por la comunidad ha sido el soporte para Apple M1. Ahora, con Pytorch, es posible aprovechar los GPU de silicio nativo de Apple para acelerar significativamente el entrenamiento de modelos.

Además, hemos mejorado el rendimiento del Transformer con implementaciones más rápidas en CPU y GPU. También hemos desarrollado Fuser, nuestro nuevo compilador de aprendizaje profundo para Pytorch, que admite una amplia gama de operaciones y ofrece velocidades más rápidas. Además, se ha actualizado Torch Script para utilizar esta nueva implementación de forma predeterminada.

Finalmente, estamos emocionados con el lanzamiento de las bibliotecas de dominio para recomendación (Torch Rec) y para multimodal (Torch Multimodal). Torch Rec ofrece soluciones para sistemas de recomendación rápidos y eficientes, mientras que Torch Multimodal proporciona bloques de construcción componibles para entrenar modelos de multimodalidad avanzados.

Nuevas Funcionalidades en Detalle

Permítanme profundizar un poco en algunas de estas nuevas funcionalidades. Con Torch Data, hemos brindado a los desarrolladores las herramientas necesarias para cargar datos de manera modular y eficiente en Pytorch. Torch Arrow, por otro lado, permite construir pipelines de datos flexibles y eficientes, y realizar el preprocesamiento de datos en lotes.

Por su parte, Upstream Funk torch es una biblioteca que agrega transformaciones de funciones componibles a Pytorch. Esto nos permite utilizar APIs familiares, como vmap y grad jvp y vjp, lo que posibilita operaciones como gradientes por muestra. Esta funcionalidad es especialmente útil en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.

El lanzamiento de FSDP (Fully Sharded Data Parallel) nos permite entrenar modelos de IA grandes dividiendo los parámetros del modelo, los gradientes y los estados del optimizador en múltiples máquinas. Esta ha sido una de las demandas más frecuentes y comentadas en GitHub, y nos complace poder satisfacerla.

El soporte para Apple M1 ha sido una de nuestras principales prioridades. Ahora, con Pytorch, es posible aprovechar los GPU de silicio nativo de Apple para entrenar modelos de manera considerablemente más rápida. Esto ha generado un gran entusiasmo en la comunidad y hemos recibido comentarios muy positivos.

Además, hemos realizado mejoras en el rendimiento del Transformer. Nuestras implementaciones más rápidas en CPU y GPU brindan resultados sobresalientes en términos de velocidad y eficiencia.

Por último, pero no menos importante, estamos entusiasmados con el lanzamiento de las bibliotecas de dominio Torch Rec y Torch Multimodal. Torch Rec ofrece soluciones para sistemas de recomendación de alta velocidad y Torch Multimodal proporciona bloques de construcción componibles para entrenar modelos de multimodalidad avanzados.

Estas nuevas funcionalidades han sido muy bien recibidas y estamos emocionados con el impacto que están teniendo en el desarrollo de IA.

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