Издание на PyTorch 2.0: Голяма актуализация на рамката за машинно обучение
Накратко
PyTorch пусна PyTorch 2.0, основна актуализация на своята рамка за машинно обучение с отворен код с нови функции и подобрения, които я правят по-мощна и адаптивна.
Актуализацията включва високоефективен Transformer API и поддръжка за обучение и изводи с помощта на мащабирано внимание към точков продукт (SPDA).
PyTorch обяви пускането на PyTorch 2.0, рамката за машинно обучение с отворен код, която беше силно очаквана от общността на науката за данни. Екипът предостави няколко нови функции и подобрения на платформата, повишавайки нейната ефективност и адаптивност.
Рамката се използва за компютърно зрение и приложения за обработка на естествен език и е под егидата на Linux Foundation. Той осигурява тензорно изчисление с ускорение на GPU и дълбоки невронни мрежи, изградени върху автоматично диференциране. Някои софтуери за дълбоко обучение, като Tesla Autopilot, Pyro, Transformers, PyTorch Lightning и Catalyst, са изградени върху PyTorch.
PyTorch 2.0 внедрява нова висока производителност Transformer API, който има за цел да направи обучението и внедряването на най-съвременните модели Transformer по-достъпни. Изданието също така включва високоефективна поддръжка за обучение и изводи, използвайки персонализирана архитектура на ядрото за мащабирано внимание към точков продукт (SPDA).
По подобно време PyTorch освободен OpenXLA и PyTorch/XLA 2.0. Комбинацията от PyTorch и XLA осигурява стек за разработка, който може да поддържа както обучение на модели, така и изводи. Това е възможно, защото PyTorch е популярен избор в AI, а XLA има отлични функции на компилатор. За да се подобри този стек за разработка, ще има инвестиции в три основни области.
За да обучи големи модели, PyTorch/XLA инвестира във функции като смесено прецизно обучение, производителност по време на изпълнение, ефективно шардинг на модели и по-бързо зареждане на данни. Някои от тези функции вече са налични, докато други ще бъдат пуснати по-късно тази година, използвайки основния стек компилатор OpenXLA.
За извод на модела, PyTorch/XLA се фокусира върху предоставянето на конкурентна производителност с Dynamo в версията на PyTorch 2.0. Допълнителни функции, ориентирани към изводи, включват поддръжка за обслужване на модели, Dynamo за разделени големи модели и квантуване чрез Torch.Export и StableHLO.
По отношение на интеграцията на екосистемата, PyTorch/XLA разширява интеграцията с Hugging Face и PyTorch Lightning, така че потребителите да могат да се възползват от предстоящите функции и функциите на OpenXLA надолу по веригата чрез познати API. Това включва поддръжка за FSDP в Hugging Face и Quantization в OpenXLA.
PyTorch/XLA е проект с отворен код, което означава, че можете да допринесете за неговото развитие, като докладвате за проблеми, изпращате заявки за изтегляне и изпращате заявки за коментари (RFC) на GitHub.
Чети повече:
- Китай планира да увеличи VR до 48 милиарда долара до 2026 г
- Белият дом пуска цялостна рамка за регулиране на цифровите активи, включително крипто и NFTs
- Stability AI набира $101 милиона, затваря оценка на $1 милиард
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Агне е журналист, който отразява най-новите тенденции и развития в метавселената, ИИ и Web3 индустрии за Metaverse Post. Нейната страст към разказването на истории я кара да провежда множество интервюта с експерти в тези области, като винаги се стреми да разкрива вълнуващи и ангажиращи истории. Агне има бакалавърска степен по литература и има богат опит в писането на широк спектър от теми, включително пътуване, изкуство и култура. Тя също е била доброволец като редактор на организацията за правата на животните, където е помогнала за повишаване на осведомеността относно проблемите, свързани с хуманното отношение към животните. Свържете се с нея на [имейл защитен].
Още статии
Агне е журналист, който отразява най-новите тенденции и развития в метавселената, ИИ и Web3 индустрии за Metaverse Post. Нейната страст към разказването на истории я кара да провежда множество интервюта с експерти в тези области, като винаги се стреми да разкрива вълнуващи и ангажиращи истории. Агне има бакалавърска степен по литература и има богат опит в писането на широк спектър от теми, включително пътуване, изкуство и култура. Тя също е била доброволец като редактор на организацията за правата на животните, където е помогнала за повишаване на осведомеността относно проблемите, свързани с хуманното отношение към животните. Свържете се с нея на [имейл защитен].
