Facebook переведёт все ИИ-продукты на PyTorch — крупнейшую open-source платформу для машинного обучения на базе Python

Теперь инженеры смогут внедрять новые нейросети «за минуты, а не за недели».

На конференции F8 Refresh Facebook объявила о переходе на PyTorch — одну из популярных платформ для машинного обучения на базе языка Python, которую разрабатывает сама компания. Большую часть продуктов с ИИ уже перевели на новый фреймворк с открытым исходным кодом. Об этом TJ сообщили в компании.

На момент написания заметки в Facebook работают более 1700 моделей вывода на основе PyTorch, а также 93% новых обучающих моделей соцсети, отвечающих за распознавание и анализ контента. Фреймворк также обеспечивает 775 миллионов возможностей использования продуктов Facebook на смартфонах.

К примеру, на PyTorch уже работают персонализация в Instagram, отделение пользователя от фона в приложениях дополненной и виртуальной реальности. На новой платформе также работают нейросети, которые блокируют вредоносный контент.

Как отметил представитель Facebook в разговоре с TJ, переход на PyTorch позволил инженерам улучшить алгоритмы. Теперь они ещё быстрее и эффективнее анализируют контент. В среднем каждый день около четырёх тысяч разных нейросетевых моделей Facebook работает на PyTorch.

С помощью PyTorch инженеры Facebook разработали Facebook AI Multimodal (FAIM) — внутреннюю библиотеку и SDK, позволяющие быстро создавать, оптимизировать и внедрять специализированные мультимодальные модели, адаптированные к проблемному контенту (например, дезинформации и враждебным высказываниям). Это значит, что они могут выявлять такой контент среди изображений, текстов, комментариев и других элементов. В результате платформа может быстрее, эффективнее и более комплексно анализировать контент.

представитель Facebook

До PyTorch в Facebook в каждом случае применяли разные инструменты при работе с нейросетями. Из-за этого время работы над проектами растягивалось.

Как отметили в компании, только тренировочные модели рекомендаций Инстаграма могут иметь размер в 10 терабайт. До перехода на новую платформу работа с такими масштабными моделями занимала месяцы, теперь то же самое можно сделать за недели или даже дни.

#новости #facebook

 

Источник

Читайте также

Меню