Sztuczna inteligencja wymaga postawienia systemu zaawansowanych sieci neuronowych, które pozwalają ustrukturyzować i przetwarzać dane. Sieci umożliwiają skuteczne uczenie maszynowe, czyli zapamiętywanie pewnych schematów w celu późniejszego ich wykorzystania w praktyce. Aby skutecznie implementować sieci neuronowe i wdrażać uczenie maszynowe AI, konieczne jest odpowiednie oprogramowanie. Często używanym w tym celu narzędziem jest PyTorch. Co warto o nim wiedzieć?
Zdj 1. PyTorch to biblioteka, która pozwala na nauczanie sztucznej inteligencji w celu zwiększenia jej użyteczności
Źródło: https://en.m.wikipedia.org/wiki/File:PyTorch_logo_black.svg
Chociaż popularność sztucznej inteligencji zaczęła rozszerzać się w trzeciej dekadzie XXI wieku, to zaawansowane prace nad AI trwają od lat. W 2016 roku oddział odpowiadający za analizę sztucznej inteligencji w spółce Facebook (dziś Meta) rozpoczął prace przy oprogramowaniu, które pozwala skutecznie wesprzeć uczenie maszynowe AI. Tak powstał PyTorch.
Co to jest PyTorch?
Czym jest dziś PyTorch? To rozbudowana biblioteka działań, udostępniona na licencji open source, którą zarządza od 2022 roku Linux Foundation. Narzędzie PyTorch oparta jest na języku programowania wysokiego Python. Biblioteka służy do przyswojenia działań uczenia maszynowego.
PyTorch powstał na bazie nierozwijanej już biblioteki Torch. Aktualnie narzędzie nastawione jest na programowanie obiektowe i modułowość. Ma rozwiązania, które w skuteczny sposób pozwalają na pracę z sieciami neuronowymi. PyTorch w zaawansowany sposób wpływa na rozwój modeli uczenia się sztucznej inteligencji.
Zdj 2. Schemat działania PyTorch wspierający proces uczenia maszynowego sztucznej inteligencji
Źródło: https://pytorch.org/assets/images/performance-debugging-of-production-pytorch-models-at-meta-1.png
Jak działa narzędzie PyTorch?
PyTorch oparty jest na językach Python, C++ oraz Java. W procesie pracy wykorzystuje mechanizm oparty na automatycznym różniczkowaniu (autograd) i dynamicznych grafach obliczeniowych. Pozwala definiować procesy, które zachodzą w trakcie obliczeń w sieciach neuronowych. W ten sposób ich użytkownik jest w stanie kontrolować zachowania modułów i funkcji.
Biblioteka może równocześnie wykonywać obliczenia na poziomie wielu węzłów, wspierając domyślne schematy oraz pomagając w tworzeniu własnych. Operacje zapisywane są w dokumentacji systemowej. Narzędzie jest wszechstronnie stosowane i skorelowane z różnego rodzaju systemami.
Do czego wykorzystywane jest narzędzie PyTorch?
Ze względu na to, że PyTorch udostępniony jest na otwartej licencji open source, bibliotekę może używać każdy użytkownik, który chce wykorzystać narzędzia do tworzenia modeli głębokiego uczenia, czyli tzw. deep learning. System ma pełne wsparcie systemu obliczeń dla sprzętu komputerowego i jego wydajności.
Do czego np. można wykorzystać PyTorch? Biblioteka stosowana jest m.in. w aplikacjach przeznaczonych do przetwarzania języka naturalnego. API oparte na PyTorch zapewnia prostą obsługę sieci neuronowych. Świetnie nadaje się do przygotowania własnych rozwiązań, które później sprawdzą się m.in. w pracach naukowych badawczych. Przykładem zastosowania jest np. oprogramowanie Pyro firmy Uber do probabilistic programming. Stosowanie PyTorch może skutecznie wesprzeć działania SEO.
PyTorch to jedno z najpopularniejszych rozwiązań tego typu na świecie. Z modelu nadal korzystają jego twórcy (spółka Meta), ale też inne zastosowanie. M.in. korzystają z niej analitycy danych firmy Microsoft, którzy opracowują modele do nowych wersji oprogramowania w usługach 365, Bing, Xbox i wielu innych. Microsoft i inne firmy wspierają rozwój biblioteki, dokładając do niej nowe rodzaje funkcjonalności. Ostatnio np. system został wzbogacony o narzędzie PyTorch Profiler.
Aktualnie na rynku funkcjonuje druga wersja oprogramowania PyTorch. PyTorch 2.0 została wydana w marcu 2023 roku. Bibliotekę cechuje jednak kompatybilność wsteczna i dopasowanie do kilku wersji systemu. Kolejne aktualizacje i poprawki wspierające bibliotekę uczenia mechanicznego publikowane są średnio raz na kilka miesięcy. Dzięki temu system cały czas dopasowane jest do potrzeb najnowszych technologii sztucznej inteligencji.
