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    OpenAI «va con todo» con el framework de machine learning de Facebook PyTorch

    En lo que sólo podría percibirse como una victoria para Facebook, OpenAi anunció a finales de enero que migrará al marco de machine learning PyTorch de la red social en proyectos futuros, evitando la plataforma TensorFlow de Google.

    OpenAI es la firma de investigación de IA con sede en San Francisco cofundada por el CTO Greg Brockman, el científico jefe Ilya Sutskever, Elon Musk y otras personalidades con el respaldo de, por ejemplo, el cofundador de LinkedIn y el ex presidente de Y Combinator, Sam Altman.

    En una publicación del blog, la compañía citó la eficiencia, escalabilidad y adopción de PyTorch como las razones de su decisión.

    OpenAI de la mano de PyTorch

    «En el futuro usaremos principalmente PyTorch como nuestro marco de aprendizaje profundo, pero a veces usaremos otros cuando haya una razón técnica específica para hacerlo«, dijo la compañía en el comunicado. «Estamos…entusiasmados de unirnos a una comunidad de desarrolladores en rápido crecimiento, incluidas organizaciones como Facebook y Microsoft, para impulsar la escala y el rendimiento en tarjetas gráficas».

    OpenAI dice que muchos de sus equipos ya han migrado su trabajo a PyTorch y que contribuirán a la comunidad PyTorh en los próximos meses. Además, la compañía dice que planea poner a disposición su recurso educativo Spinning Up in Deep RL en PyTorch a principios de 2020, después de lo cual tiene la intención de investigar la escala de los sistemas de IA con capacitación paralela de datos, visualización de esos sistemas con la interpretación del modelo y construir en general marcos de robótica de propósito. (OpenAi está en el proceso de escribir enlaces PyTorch para sus núcleos de dispersión de bloques altamente optimizados, y dice que abrirá esos enlaces en los próximos meses).

    PyTorch, que Facebook lanzó al público en octubre de 2016, es una biblioteca de machine learning de código abierto basada en Torch, un marco de cómputo científico y lenguaje de script que a su vez se basa en el lenguaje de programación Lua. A partir de marzo de 2018, incorpora Caffe2, un conjunto de herramientas de machine learning creado por primera vez por investigadores de la Universidad de California y desarrollado por el laboratorio de investigación de IA de Facebook.

    Si bien TensorFlow ha existido un poco más (desde noviembre de 2015), PyTorch continúa viendo una rápida aceptación en la comunidad de desarrolladores y ciencia de datos. Reclamó uno de los primeros lugares para proyectos de código abierto de más rápido crecimiento en los últimos 12 meses, según el informe Octoverse 2018 de GitHub. Facebook reveló recientemente que en 2019 el número de contribuyentes a la plataforma creció más del 50% año tras año a casi 1.200. Un análisis realizado por The Gradient descubrió que cada conferencia importante de IA en 2019 ha tenido una mayoría de documentos implementados en PyTorch, y O’Reilly señaló que las citas de PyTorch en documentos crecieron en más del 194% en sólo la primera mitad de 2019.

    Como era de esperar, una serie de proyectos líderes de software de machine learning se construyen sobre PyTorch, incluidos Uber’s Pyro y HuggingFace’s Transformers. El desarrollador de software Preferred Networks se unió a las filas recientemente con la promesa de pasar de su marco de desarrollo de IA a medida, Chainer, a PyTorch en un futuro más bien cercano.

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