En el vigésimo quinto aniversario de Red Hat nos hicimos eco de las explicaciones de Jim Whitehurst sobre la evolución del Open Source, que pasó de intentar ofrecer alternativas más competitivas a liderar la innovación. En los nuevos campos que se están extendiendo dentro de la computación no es raro ver que las soluciones de código abierto sean líderes, como por ejemplo Docker y Kubernetes dentro de contenedorización.
Otro campo que apunta tener mucha pegada en un futuro próximo es la Inteligencia Artificial, y aquí, de la mano de Facebook, nos llegan buenas noticias, ya que la compañía dirigida por Mark Zuckerberg ha anunciado que abrirá el código de PyTorch 1.0, la próxima versión de su framework de aprendizaje profundo. Según cuentan en ZDNet, PyTorch ofrece a los desarrolladores la posibilidad de trasladar una investigación a la producción. Integra partes orientadas a la investigación con Cafee2, un popular framework de aprendizaje profundo modular y centrado en la producción, y ONNX (Open Neural Network Exchange), un formato abierto para representar los modelos de aprendizaje profundo.
PyTorch no es ocurrencia para quedar bien ante la comunidad FLOSS, sino que es algo importante para Facebook desde hace tiempo. De hecho es compatible con la inteligencia artificial de muchos productos de la compañía, siendo parte de una red neuronal artificial que realiza más de 6.000 millones de traducciones al día (números realistas si tenemos en cuenta que la red social tiene más de 2.000 millones de usuarios). Por otro lado, se trata de un software muy flexible y la compañía reconoce que la escala de producción sigue siendo un reto.
Lo expuesto en el párrafo anterior hace que los programadores suelan traducir el código de la investigación a una representación en modo gráfico en Caffe2 que se ejecuta a escala de producción. Por su parte, ONNX se encarga de hacer el proceso de exportación de forma más fluida, pero este todavía resulta complicado y costoso a nivel de tiempo.
PyTorch 1.0 estará disponible como beta en los próximos meses, incluyendo herramientas, bibliotecas, modelos y conjuntos de datos para cada fase del desarrollo. El código de la actual versión de este framework está publicado en GitHub bajo la licencia BSD de tres cláusulas. Como bien indica su nombre, utiliza Python, aunque no es la única tecnología presente.
Fuente: muylinux