PyTorch, el popular marco de aprendizaje profundo (Deep Learning) desarrollado por Meta AI Research, se ha convertido en un proyecto independiente de primer nivel de la Fundación Linux. El proyecto será gestionado por la recién creada PyTorch Foundation, con el apoyo de varias grandes empresas como Meta, AWS, NVIDIA, AMD, Google y Microsoft.
El cocreador de PyTorch, Soumith Chintala, ha anunciado el cambio en el blog de PyTorch. El movimiento pretende asegurar que las decisiones empresariales sobre el marco de trabajo sean abiertas y transparentes, y que tengan en cuenta las necesidades de las numerosas partes interesadas en PyTorch. La nueva Fundación también formaliza la gobernanza técnica del proyecto, definiendo una organización jerárquica de mantenedores y procesos para la toma de decisiones técnicas. Los responsables del proyecto eligieron a la Fundación Linux como organización matriz por su experiencia en la gestión de grandes proyectos de código abierto con una comunidad diversa de interesados. Según Chintala
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PyTorch comenzó con un pequeño grupo de colaboradores que ha crecido y se ha diversificado a lo largo de los años, aportando todos ellos nuevas ideas e innovaciones que no habrían sido posibles sin nuestra comunidad. Queremos continuar con el espíritu de código abierto - para la comunidad y por la comunidad. Gracias a nuestros colaboradores, mantenedores, usuarios, simpatizantes y nuevos miembros de la fundación. Esperamos el próximo capítulo de PyTorch con la Fundación PyTorch.
Chintala y sus colegas comenzaron a desarrollar PyTorch en 2016 y lanzaron la versión 1.0 en 2018. El marco rápidamente ganó popularidad, especialmente entre los investigadores académicos; actualmente es utilizado por aproximadamente el 80% de los investigadores que contribuyen a las principales conferencias de aprendizaje automático. InfoQ cubrió la versión inicial 1.0, así como muchas de las principales versiones del marco desde entonces.
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La Fundación PyTorch está supervisada por un consejo de administración con miembros de Meta, así como de otras grandes empresas que han invertido y contribuido al proyecto: los fabricantes de chips informáticos NVIDIA y AMD, y los proveedores de la nube Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud. Esta junta "dará prioridad al crecimiento continuo de la vibrante comunidad de PyTorch". La supervisión técnica seguirá recayendo en los colaboradores y en un pequeño grupo de mantenedores del núcleo que "dirigen la dirección general del proyecto."
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La reacción de la comunidad al cambio ha sido en gran medida positiva, pero en un debate de Hacker News, un usuario señaló la falta de representantes académicos en el consejo de administración:
Como académico que investiga en PyTorch, me pregunto si debería haber habido más académicos involucrados en la dirección o gobierno de PyTorch, especialmente teniendo en cuenta lo mucho que el futuro del aprendizaje automático puede depender de las decisiones tomadas por tales marcos. Tal vez sea infundado, pero me temo que la sobreoptimización para los usos de la gran industria y el olvido de lo que es ejecutar el entrenamiento de una sola red en su GPU de escritorio podría ser perjudicial para PyTorch y el aprendizaje automático en su conjunto.
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Otros usuarios se preguntaban si el movimiento significaba una reducción de la inversión de Meta en PyTorch. Chintala respondió a estas preocupaciones en Reddit, diciendo que "Meta no está desprendiéndose del proyecto, si acaso es lo contrario: están invirtiendo más y más en PyTorch". Yann LeCun, investigador de Meta AI y progenitor del aprendizaje profundo, expresó una opinión similar en Twitter:
No. Más recursos de Meta, y muchos más recursos de otros contribuyentes que no sean de Meta, ahora que PyTorch es un proyecto comunitario perennemente abierto... Asegura que el apoyo continuo no está sujeto a las decisiones de asignación de recursos en una empresa. Con esta estructura, habrá apoyo mientras haya usuarios que se preocupen lo suficiente.
El estatuto de la Fundación PyTorch y los documentos de gobierno técnico se pueden encontrar en el sitio de PyTorch. El código fuente del proyecto PyTorch está disponible en GitHub.
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