Во время конференции PyTorch 2025, которая пройдет на этой неделе в Сан-Франциско, я встретился с Лукой Антигой, главой Технического консультативного совета PyTorch Foundation и техническим директором комплексной платформы искусственного интеллекта Lightning AI. Антига был частью команды, написавшей оригинальную статью о PyTorch, и соавтором книги «Глубокое обучение с PyTorch». С кем лучше поговорить о состоянии самого PyTorch и получить обновленную информацию о PyTorch Foundation?
Антига, чье образование на самом деле связано с биомедицинской инженерией, отметил, что одна из причин, почему PyTorch стал настолько популярным, заключается в том, что он очень дружелюбен к исследователям. Эти исследователи в конечном итоге получили высшее образование или пошли работать в технологическую индустрию и взяли с собой PyTorch.
«Это очень питонично», — объяснил Антига. «Раньше на Python было много фреймворков, но вам нужно было писать код на каком-то метаязыке, который позволяет решить проблему внутри вас, и это значительно усложняет отладку и т. д. Pytorch был своего рода революционером в этом смысле, поскольку он привнес простоту и скорость итерации Python, а также, вы знаете, предвзятость к действию, которую Python имеет в мире нейронных сетей, обратного распространения ошибки и графического процессора. вычисления».
Когда был создан PyTorch, отрасль по-прежнему ориентировалась на нейронные сети — часто для анализа изображений или настроений. Затем ChatGPT представил генеративный искусственный интеллект (GenAI) более широкой аудитории, но Антига утверждает, что PyTorch всегда оставался актуальным.
«На протяжении всех этих революций вы всегда видите там PyTorch», — сказал он. «И, конечно, есть и другие, такие как JAX и так далее — они очень сильны. Но по сравнению с этим PyTorch — это целая индустрия, которая расширяет возможности всей отрасли. И вместе с этим возникла великолепная экосистема».
И хотя PyTorch чаще всего ассоциируется с обучающими моделями, сейчас он также стал центральным элементом запуска моделей в производстве.
«Если вы посмотрите на самые популярные фреймворки вывода — vLLM, SGLang — и они используют PyTorch, верно? И они используют PyTorch в производстве», — отметил Антига. «Если вы сегодня взаимодействуете с каким-либо чат-ботом, скорее всего, в это время вы используете PyTorch».
Еще одна причина, по которой PyTorch в последнее время набирает популярность, заключается в том, что обучение с подкреплением, которое вознаграждает модели за правильные действия и обеспечивает отрицательную обратную связь, когда они делают неправильный поворот, теперь регулярно используется для точной настройки предварительно обученных моделей большого языка (LLM). Как оказалось, PyTorch хорошо подходит и для такого рода случаев использования.
«Обучение с подкреплением побудит модель делать больше вещей, которые работают, когда вы сталкиваетесь со средой, в которой вы можете выполнить действие, состояние среды меняется, и вы получаете вознаграждение за свои действия», — объяснил Антига.
Состояние Фонда PyTorch
Что касается самого PyTorch Foundation, стоит отметить, что всего несколько месяцев назад фонд начал привлекать дополнительные проекты, начиная с vLLM и DeepSpeed. Благодаря Ray, популярной платформе распределенных вычислений с открытым исходным кодом для масштабирования приложений искусственного интеллекта и Python, фонд теперь добавил свой четвертый проект.
Но план не состоит в том, чтобы стать крупным зонтичным фондом, подчеркнул Антига.
«Что меня больше всего беспокоит в экосистеме, так это пользователи. Какой путь испытывают пользователи, когда они приближаются к экосистеме, которая в некотором роде санкционирована PyTorch Foundation», — объяснил он. «Моя цель — помочь им добиться успеха».
Чтобы узнать больше о нашем разговоре, подпишитесь на наш подкаст или посмотрите полное интервью на YouTube.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Прежде чем присоединиться к The New Stack в качестве старшего редактора по искусственному интеллекту, Фредерик был корпоративным редактором в TechCrunch, где освещал все, от появления облака и первых дней Kubernetes до появления квантовых вычислений…. Подробнее от Фредерика Лардинуа
