PyTorch 2022: Palestras da Comunidade e Parceiros

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PyTorch 2022: Palestras da Comunidade e Parceiros

Table of Contents

  1. Introdução
  2. Estado da PyTorch
    1. Lançamentos de recursos
    2. Métricas e crescimento
  3. Uso em Pesquisa
    1. Modelos Generativos
    2. Terapêutica de Próxima Geração
    3. Redes Neurais de Gráficos
  4. Engajamento da Comunidade
    1. Contribuidores
    2. Fórum de Discussão
  5. Uso na Indústria
    1. Profissionais e Vagas
    2. Parcerias com Provedores de Nuvem
    3. Startups e Empresas
  6. Conclusão

🚀 Estado da PyTorch: Recursos e Engajamento da Comunidade

A PyTorch tem sido uma das bibliotecas mais populares para deep learning nos últimos anos. Neste artigo, falaremos sobre o estado atual da PyTorch, destacando os principais recursos lançados e o impacto que ela tem causado nas pesquisas e na indústria.

1. Lançamentos de Recursos

A PyTorch tem se esforçado em lançar novos recursos para melhorar a experiência dos desenvolvedores. Ao longo deste ano, três grandes versões foram lançadas: 1.11, 1.12 e 1.13. Essas versões trouxeram várias melhorias e recursos novos para a biblioteca.

Algumas das principais novidades incluem:

  • TorchData e TorchArrow: novas bibliotecas para carregamento de dados modular e eficiente.
  • TorchFunk: uma biblioteca que adiciona transformações de funções componíveis ao PyTorch, possibilitando gradientes por amostra.
  • FSDP (Fully Sharded Data Parallel): uma maneira eficiente de treinar modelos de IA com paralelismo de dados distribuído em várias máquinas.
  • Suporte para Apple M1: agora é possível aproveitar a aceleração fornecida pelas GPUs da Apple em treinamento de modelos.
  • Transformer aprimorada: melhorias de desempenho para camadas de codificador e atenção multi-head.
  • Novas bibliotecas de domínio: TorchRec e TorchMultimodal, especificamente desenvolvidas para sistemas de recomendação e modelos de aprendizado multimodal.

2. Métricas e Crescimento

A PyTorch continua a crescer em termos de adoção e engajamento da comunidade. Atualmente, existem mais de 350.000 repositórios do GitHub que usam PyTorch, representando um crescimento de cerca de 45% em relação ao ano anterior.

Além disso, a PyTorch é a biblioteca mais popular para implementações de pesquisas em IA, sendo escolhida em aproximadamente 63% de todas as implementações de pesquisa. Em 2022, já são mais de 9.000 repositórios do GitHub associados a artigos de pesquisa com código, um aumento de 4% em relação ao ano anterior.

Esse crescimento é resultado da contribuição de mais de 3.000 desenvolvedores únicos nos últimos 12 meses, representando um aumento de 20% em relação ao ano anterior. A comunidade PyTorch é composta por pessoas de diversas organizações, que contribuem para melhorias de desempenho, design de API, documentação e muito mais.

A interação da comunidade também é evidente nos fóruns de discussão da PyTorch, com mais de 2 milhões de visualizações e 20.000 respostas a perguntas e problemas da comunidade. O engajamento ativo e o suporte mútuo são valores fundamentais para a comunidade PyTorch.

3. Uso em Pesquisa

Com a explosão de pesquisas em IA, a PyTorch se destaca como uma escolha popular para implementações de pesquisas de última geração. Diversos domínios estão se beneficiando do poder e flexibilidade oferecidos pelo PyTorch.

Um exemplo é a área de modelagem generativa, onde pesquisadores estão utilizando o PyTorch para criar modelos que geram vídeos exclusivos com base em Prompts de texto. Essa abordagem tem aplicações em criação de conteúdo, arte generativa e muito mais.

Outra área promissora é a terapêutica de próxima geração, onde pesquisadores estão utilizando o PyTorch para gerar programas otimizados que promovem a produção de terapias de próxima geração em células vivas.

As redes neurais de gráficos também têm sido um campo de pesquisa em crescimento, e o PyTorch é amplamente adotado nesse domínio. Empresas como a Kumo AI estão utilizando o PyTorch juntamente com a biblioteca PyTorch Geometric para construir e treinar redes neurais de gráficos em escala.

4. Engajamento da Comunidade

O engajamento da comunidade tem sido essencial para o sucesso contínuo da PyTorch. Mais de 11.000 commits foram feitos nos últimos 12 meses, graças aos esforços de mais de 3.000 contribuidores únicos. Essas contribuições vêm de indivíduos, bem como de grandes organizações que estão ajudando a impulsionar o desenvolvimento do PyTorch.

O fórum de discussão da PyTorch é um lugar vibrante para compartilhar conhecimento e receber suporte. Com mais de 2 milhões de visualizações e mais de 3.000 contribuidores, o fórum é um reflexo do crescimento da comunidade PyTorch e do comprometimento dos seus membros.

Agradecemos a todos que contribuíram para o PyTorch, seja através de correções de bugs, otimizações de desempenho ou design de API. Essas contribuições são essenciais para manter a PyTorch em constante evolução.

5. Uso na Indústria

A PyTorch tem sido amplamente adotada pela indústria, com muitas empresas e startups usando a biblioteca para impulsionar suas soluções de IA. Vamos destacar algumas das principais áreas em que a PyTorch está sendo aplicada.

5.1 Profissionais e Vagas

Cada vez mais profissionais estão adquirindo habilidades em PyTorch e a demanda por essas habilidades está crescendo rapidamente. De acordo com o último relatório do LinkedIn Talent, mais de 44.000 profissionais já incluíram o PyTorch em seus perfis, e existem mais de 2.500 vagas relacionadas à PyTorch disponíveis na plataforma. Isso representa um aumento de 50% em relação ao ano anterior.

5.2 Parcerias com Provedores de Nuvem

A colaboração entre a PyTorch e provedores de nuvem líderes tem impulsionado o uso da biblioteca em grandes modelos de IA. Com empresas como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, a PyTorch tem trabalhado para otimizar o treinamento de modelos em escala.

Algumas das parcerias notáveis incluem:

  • AWS Trainium ML Chips: permite o treinamento de grandes modelos de linguagem com escalabilidade linear em clusters de treinamento.
  • Google Cloud TPU: fornece suporte para o treinamento distribuído com a PyTorch XLA profiler e o projeto OpenXLA para aumento na velocidade e otimização de infraestrutura.
  • Microsoft Azure: lançamento de contêineres PyTorch Azure e a biblioteca DeepSpeed Mii para acelerar inferências e suportar uma ampla variedade de modelos.

5.3 Startups e Empresas

A PyTorch também tem sido adotada por startups e empresas emergentes que estão desenvolvendo soluções inovadoras em diversos setores.

Algumas dessas startups incluem:

  • Stability.ai: focada em modelagem de difusão estável para desenvolvimento de arte, música, vídeos, entre outros.
  • Predibase: oferece uma abordagem alternativa ao AutoML, com o uso de programação declarativa para construção de modelos de IA.
  • Ludwig Library: migrou do TensorFlow para o PyTorch, contribuindo para adicionar suporte a tokenizers scriptáveis no torchtext.
  • Fashionable: utiliza o PyTorch para criar designs de roupas gerados por IA, reduzindo tempo de lançamento no mercado e desperdício de materiais.

Esses são apenas alguns exemplos de como a PyTorch está sendo usada em diferentes setores, impulsionando a inovação e a criação de soluções de IA.

Conclusão

A PyTorch continua a evoluir e se destacar como uma biblioteca líder para deep learning. Com lançamento de recursos inovadores, crescimento da comunidade e adoção em pesquisas e indústrias diversas, a PyTorch continua a ser uma escolha popular para desenvolvedores e pesquisadores.

Agradecemos a todos os contribuidores, empresas parceiras e membros da comunidade que ajudaram a tornar a PyTorch um sucesso. Estamos animados com as possibilidades futuras e ansiosos para ver como a PyTorch continuará a impactar o mundo da IA.

Highlights

  • A PyTorch lançou grandes recursos, incluindo TorchData, TorchArrow e TorchFunk.
  • O número de repositórios no GitHub que usam a PyTorch cresceu 45% em relação ao ano anterior.
  • PyTorch é a escolha de aproximadamente 63% das implementações de pesquisa em IA.
  • A comunidade PyTorch é ativa e engajada, com mais de 2 milhões de visualizações no fórum de discussão.
  • O uso da PyTorch na indústria está aumentando, com parcerias com provedores de nuvem e startups em vários setores.

FAQ

Q: Quais são os principais recursos lançados pela PyTorch? A: Algumas das principais novidades lançadas pela PyTorch incluem TorchData, TorchArrow, TorchFunk e FSDP.

Q: Quantos repositórios no GitHub usam a PyTorch? A: Atualmente, existem mais de 350.000 repositórios no GitHub que usam a PyTorch.

Q: Qual é a porcentagem de implementações de pesquisa em IA que escolhem a PyTorch? A: Aproximadamente 63% de todas as implementações de pesquisa em IA escolhem a PyTorch.

Q: Quais empresas estão usando a PyTorch? A: Algumas empresas que estão usando a PyTorch incluem Tesla, Justine, Amazon e Elasticsearch, entre outras.

Q: Quais são as áreas de pesquisa em destaque que usam a PyTorch? A: Algumas áreas de pesquisa em destaque que usam a PyTorch incluem modelagem generativa, terapêutica de próxima geração e redes neurais de gráficos.

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