Cuộc hội thoại về cộng đồng và đối tác tại Hội nghị PyTorch 2022
Mục Lục
Chỉ Mục
Giới thiệu
👋 Chào mừng tất cả mọi người! Hôm nay tôi rất vui được đồng hành cùng các bạn trong buổi thảo luận về tình trạng PyTorch hiện tại. Trong buổi nói chuyện này, chúng tôi sẽ cùng nhau tổng hợp những thông tin quan trọng về những tính năng mới, sự phát triển của cộng đồng nghiên cứu cũng như những ứng dụng của PyTorch trong công nghiệp. Hãy cùng tôi bắt đầu!
Các Tính Năng Mới
✨ PyTorch đã ra mắt ba phiên bản quan trọng trong năm nay, bao gồm phiên bản 1.11, 1.12 và 1.13. Điều đáng mừng là chúng ta đã nhận được sự đóng góp quan trọng từ hàng trăm nhà phát triển trên toàn thế giới. Dưới đây là một số tính năng mới quan trọng mà PyTorch đã trình làng trong năm nay:
Thư viện mới cho việc tải dữ liệu linh hoạt và hiệu quả
Với việc giới thiệu các thư viện như Torch Data và Torch Arrow, chúng ta sẽ có những giải pháp mới cho việc tải dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả hơn bao giờ hết. Những thư viện này sẽ giúp chúng ta xây dựng được các pipeline dữ liệu linh hoạt và hiệu năng cao, từ việc xử lý dữ liệu đến tiền xử lý dữ liệu thành batch.
Hỗ trợ cho training mô hình AI lớn
Với việc giới thiệu FSDP (Fully Sharded Data Parallel) và hỗ trợ cho điều kiện máy tính Mac của Apple M1, PyTorch giúp chúng ta huấn luyện các mô hình AI lớn hơn bao giờ hết. FSDP cho phép chia sẻ thông tin giữa các máy tính với tốc độ và hiệu quả cao, trong khi hỗ trợ cho Apple M1 giúp tăng tốc độ huấn luyện mô hình đáng kể.
Một trình biên dịch deep learning mới
Fuser là công cụ biên dịch deep learning mới của PyTorch, hỗ trợ một loạt các phép toán và tăng tốc độ huấn luyện mô hình. Trình biên dịch này đã được sử dụng rộng rãi trong TorchScript, đồng thời đảm bảo tốc độ nhanh hơn và hiệu quả hơn so với trước đây.
Cộng Đồng Nghiên Cứu
💡 PyTorch đang trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Với hơn 9.000 kho lưu trữ trên GitHub được liên kết với các bài báo nghiên cứu AI, PyTorch đang là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi với tỷ lệ 63% trong cộng đồng nghiên cứu AI. Dưới đây là một số lĩnh vực mà PyTorch đã được áp dụng:
Mô hình sinh sản
Người nghiên cứu tại Fair đã phát triển công cụ Make a Video cho phép chúng ta tạo video độc đáo và thú vị chỉ từ một mô tả văn bản đầu vào.
Công nghệ thế hệ tiếp theo trong học phân tử
Các nhà nghiên cứu tại Asimov đã sử dụng PyTorch để tạo ra các chương trình tối ưu cho tế bào sống nhằm sản xuất những công nghệ thế hệ tiếp theo trong lĩnh vực học phân tử.
Mạng neuron đồ thị
Kumo AI đã sử dụng PyTorch cùng với PyTorch Geometric để xây dựng và huấn luyện các mạng neuron đồ thị quy mô lớn.
Cộng Đồng Cộng Tác
🤝 PyTorch đã thu hút sự cộng tác từ nhiều tổ chức lớn và các startup mới tiềm năng. Dưới đây là một số điểm nổi bật về việc áp dụng PyTorch trong công nghiệp:
Sự gia tăng về người dùng PyTorch trên LinkedIn
Số lượng chuyên gia sử dụng PyTorch đã tăng lên 50% so với năm trước, với hơn 44.000 chuyên gia đã đăng ký kỹ năng PyTorch trên LinkedIn và hơn 2.500 công việc liên quan.
Hỗ trợ từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây
Với sự hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud và Microsoft Azure, PyTorch đã hỗ trợ cho việc huấn luyện mô hình lớn và tăng tốc quá trình triển khai.
Các công ty khởi nghiệp tại AI space
Nhiều công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã sử dụng PyTorch trong các ứng dụng như tạo ra nghệ thuật, âm nhạc, video và thiết kế thời trang.
Hỗ trợ từ các nhà cung cấp phần mềm
Các nhà cung cấp phần mềm như Microsoft, ElasticSearch và Hugging Face đã cung cấp hỗ trợ và tích hợp PyTorch vào các nền tảng của họ.
Ứng Dụng Trong Công Nghiệp
🏭 PyTorch đã được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực công nghiệp. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu:
- Tesla sử dụng PyTorch không chỉ trong ô tô tự lái mà còn trong trung tâm xử lý AI mới của họ để huấn luyện và xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ hơn.
- Amazon sử dụng PyTorch để tạo ra một công cụ phát hiện mới cho việc tìm kiếm và khám phá sản phẩm trên nền tảng của họ.
- Justine sử dụng PyTorch để phát triển giải pháp nhận dạng hoạt động đa phương tiện dựa trên nhiều mô đun đầu vào như âm thanh, video và phụ đề.
- Tương tự, nhiều công ty khác như Microsoft, ElasticSearch và Mosaic ML đã tìm thấy lợi ích của PyTorch trong việc tối ưu hóa quá trình huấn luyện và triển khai mô hình AI của mình.
FAQ
Q: PyTorch có thể hoạt động trên các môi trường như Linux và Mac không?
A: Có, PyTorch có thể hoạt động trên các môi trường như Linux và Mac, và nó cung cấp hỗ trợ tối ưu hóa để tận dụng tốt hơn khả năng phần cứng.
Q: Có những công ty nào đang sử dụng PyTorch trong công nghiệp?
A: Có nhiều công ty lớn như Tesla, Amazon và Microsoft đã sử dụng PyTorch để phát triển các ứng dụng AI trong lĩnh vực của họ.
Q: PyTorch có hỗ trợ cho việc huấn luyện mô hình AI lớn không?
A: Có, PyTorch đã ra mắt các tính năng mới như FSDP (Fully Sharded Data Parallel) để hỗ trợ việc huấn luyện mô hình AI lớn hơn.
Q: Có những lĩnh vực nào đã áp dụng PyTorch trong nghiên cứu AI?
A: PyTorch đã được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như sinh sản, công nghệ dược phẩm thế hệ tiếp theo và mạng neuron đồ thị.
Q: Có những công ty khởi nghiệp nào đã sử dụng PyTorch cho các ứng dụng AI?
A: Có nhiều công ty khởi nghiệp như Stability.ai, Predibase và Fashionable đã sử dụng PyTorch để phát triển các ứng dụng AI trong lĩnh vực của họ.
Tài nguyên