ソーシャルネットワークで広く知られるFacebookは、オープンソース分野でも活発に動いている。知名度が高いのは、オープンソースのサーバハードウェアプロジェクト「Open Compute Project」だが、それ以外にもたくさんの取り組みを進めている。その1つが、機械学習とAIフレームワークの「PyTorch」だ。これまでもオープンソース化されていたが、今回「PyTorch 1.0」のデベロッパープレビュー版が公開された。
PyTorch 1.0はPythonをベースとしており、開発者が単一のフレームワーク内で研究段階から本番環境へシームレスに移行するのを支援する。PyTorch 1.0は、研究開発に適したPyTorchの機能に「Caffe2」や「ONNX」の本番対応に適したモジュール機能が統合される。Caffe2は深層学習フレームワークで、ONNXは深層学習モデルを表現するオープンソースのフォーマットだ。
PyTorchは、すでに多数のFacebookのプロダクトで使われている。最もよく知られているのは48の言語を対象に1日あたり約60億回のテキスト翻訳を実行するのに使用されていることだ。
FacebookがPyTorchをオープンソースにして以来、プロジェクトはたくさんの支持者を得ている。Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud、Microsoft AzureなどのクラウドサービスがPyTorchをサポートし、ARM、Intel、IBM、NVIDIA、Qualcommなどの技術プロバイダと深い統合を実現しており、開発者はPyTorchに対応したソフトウェア、ハードウェア、開発ツールなどのエコシステムを実装できる。
PyTorch 1.0では、新しいハイブリッドフロントエンドを備え、eagerモードからgraphモードに切り替えた際にシームレスにモデルのトレーシングとスクリプティングが行えるようになった。これにより、探索から本番環境実装の間のギャップを橋渡しできる。また、torch.distributedライブラリが新しくなり、PythonとC++環境で高速なトレーニングを実現するという。パフォーマンス重視のリサーチ向けにeagerモードC++インターフェースもベータ搭載した。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
