Meta?開(kāi)移動(dòng)端?AI?生成神器?PyTorch?Live，打造人工智能驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)體驗(yàn)

時(shí)間：2021-12-07 11:15:13

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[導(dǎo)讀]整理?|禾木木出品|?AI科技大本營(yíng)（ID:rgznai100）近日，PyTorch開(kāi)發(fā)者大會(huì)如期召開(kāi)。在會(huì)上，Meta發(fā)布了PyTorchLive，這是一套可以為移動(dòng)端用戶提供人工智能體驗(yàn)的工具。PyTorchLive支持單一的編程語(yǔ)言JavaScript，可以為Android...

整理 | 禾木木出品 | AI科技大本營(yíng)（ID:rgznai100）近日，PyTorch 開(kāi)發(fā)者大會(huì)如期召開(kāi)。在會(huì)上，Meta 發(fā)布了PyTorch Live，這是一套可以為移動(dòng)端用戶提供人工智能體驗(yàn)的工具。PyTorch Live 支持單一的編程語(yǔ)言JavaScript，可以為 Android 和 iOS 兩個(gè)移動(dòng)端操作系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序，并準(zhǔn)備定制機(jī)器學(xué)習(xí)模型以供更廣泛的 PyTorch 社區(qū)使用。“PyTorch 的使命是加速?gòu)难芯吭偷缴a(chǎn)部署的路徑，隨著移動(dòng)端機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的不斷發(fā)展，這變得前所未有的重要，”“為了幫助開(kāi)發(fā)人員減少基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案的摩擦，我們推出了 PyTorch Live：一種用于構(gòu)建、測(cè)試和（未來(lái)）共享基于 PyTorch 的設(shè)備上 AI 演示的工具。”

PyTorch Live

Meta 于 2017 年 1 月公開(kāi)發(fā)布的 PyTorch 是一個(gè)基于 Torch 的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。自2015年11月以來(lái)，雖然 TensorFlow 一直占據(jù)上風(fēng)，但 PyTorch 發(fā)布后，在數(shù)據(jù)科學(xué)和開(kāi)發(fā)人員社區(qū)中快速發(fā)展。根據(jù) GitHub 的報(bào)告中，近幾年 PyTorch 已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域快速增長(zhǎng)的開(kāi)源項(xiàng)目之一。Meta 透漏，2019年該平臺(tái)的貢獻(xiàn)者數(shù)量同比增長(zhǎng)超過(guò)50%，達(dá)到近1200人。PyTorch Live 構(gòu)建在 PyTorch Mobile 之上，在運(yùn)行時(shí)允許開(kāi)發(fā)者在 PyTorch 生態(tài)系統(tǒng)中完成從訓(xùn)練模型到部署模型的全過(guò)程，以及用于創(chuàng)建可視化用戶界面的 React Native 庫(kù)。PyTorch Mobile 于 2019 年 10 月推出，此前，Meta發(fā)布了 Caffe2go，這是一個(gè)基于 Caffe2 機(jī)器學(xué)習(xí)框架，并針對(duì)移動(dòng)端 CPU 和 GPU 優(yōu)化版本。不管開(kāi)發(fā)人員想在移動(dòng)設(shè)備或邊緣設(shè)備上運(yùn)行 PyTorch Mobile 都可以?；蚴?PyTorch Mobile 也可以運(yùn)行在服務(wù)器上。Meta AI 軟件工程師 Roman Radle表示，“如果你想展示一個(gè)運(yùn)行在 Android 和 iOS 移動(dòng)端上的模型，就需要花費(fèi)數(shù)天時(shí)間來(lái)配置項(xiàng)目和構(gòu)建用戶界面。借助 PyTorch Live，開(kāi)發(fā)成本降低了一半，而且你也不需要有太多Android開(kāi)發(fā)和iOS開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗(yàn) ?！?/span>

內(nèi)置工具

PyTorch Live 附帶了命令行界面 (CLI) 和數(shù)據(jù)處理 API。CLI 使開(kāi)發(fā)人員能夠設(shè)置移動(dòng)開(kāi)發(fā)環(huán)境并引導(dǎo)開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建移動(dòng)應(yīng)用程序項(xiàng)目。至于數(shù)據(jù)處理 API，它集成了 PyTorch Live API 中的自定義模型，然后可以將其構(gòu)建到適用于 Android 和 iOS 的移動(dòng) AI 驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序中。未來(lái)，Meta 計(jì)劃讓社區(qū)通過(guò) PyTorch Live 發(fā)現(xiàn)與共享 PyTorch 的模型和演示，并且還會(huì)提供可定制的數(shù)據(jù)處理 API 和支持音頻與視頻數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。Radle 表示“讓開(kāi)發(fā)人員更輕松地構(gòu)建移動(dòng)應(yīng)用程序，并向社區(qū)展示機(jī)器學(xué)習(xí)模型的初步方法。這也是一個(gè)進(jìn)一步發(fā)展的機(jī)會(huì)，通過(guò)建立一個(gè)由研究人員和移動(dòng)開(kāi)發(fā)人員組成的蓬勃發(fā)展的社區(qū)，他們才能共享和使用模型，并相互可以進(jìn)行交流”