PyTorch est un framework open source dédié à l’apprentissage profond, donc au machine learning. Il a cependant une orientation spécifique : réduire autant que possible les frictions entre des travaux de recherche et une mise en production.

Il aura fallu moins d’un mois à Facebook pour passer de la Preview à la version 1.0 finale. Les améliorations survenues au cours des dernières semaines sont toutes liées à des travaux réalisés par d’autres entreprises pour prendre en charge PyTorch.

Amazon, Google et Microsoft sont ainsi très impliqués dans son développement, afin qu’il soit supporté dans leurs infrastructures respectives. Côté matériel, ARM, Intel, IBM, NVIDIA et Qualcomm sont partenaires.

Depuis quelques semaines, on trouve donc cette compatibilité associée aux offres commerciales des géants. Chez Amazon par exemple, SageMaker Neo peut fournir des environnements préconfigurés pour PyTorch. Chez Microsoft, le service Azure Machine Learning permet l’entrainement, la gestion et le déploiement de modèles PyTorch.

Le téléchargement de PyTorch passe par la sélection du système d’exploitation (Linux, macOS ou Windows), le type de paquet (Conda, Pip, LibTorch ou sources), le langage (Python ou C++) et la version de CUDA utilisée (8.0, 9.0, 10.0 ou rien).

• Site officiel et téléchargement
• Liste des améliorations de la version finale