Amazon Web Services Inc.和Facebook Inc.今天共同宣布了PyTorch的几个新的开源项目，PyTorch是一种流行的开源机器学习框架，用于训练人工智能模型。

PyTorch是由Facebook的AI研究小组创建的，它是针对编程语言Python的机器学习功能库。它主要设计用于深度学习，深度学习是机器学习的一个分支，旨在模仿人脑的运作方式，并在语言翻译，图像和语音识别等领域取得了重大突破。

PyTorch应该有助于加速这类AI功能的开发，并且以前已被用来为Facebook的Oculus虚拟现实耳机构建更逼真的头像。例如，加州大学伯克利分校的研究人员还使用PyTorch加快了图像到图像转换的工作。

今天宣布的新PyTorch项目包括TorchServe，这是PyTorch的模型服务框架，使开发人员更容易将新模型投入生产。第二个是TorchElastic，该库是开发人员可以用来在Kubernetes集群(例如Amazon的EC2竞价型实例或其AWS Elastic Kubernetes服务)上构建容错培训工作的库。

根据亚马逊的博客文章，TorchServe库支持以Python和TorchScript编程语言编写的模型。它的主要好处是使开发人员可以同时运行模型的多个版本，甚至可以回滚到该模型的先前版本。

对于TorchElastic，这使用户可以根据自己的需求扩展其基于云的AI模型培训资源。这些公司表示，它打算用于大型分布式机器学习项目，例如自然语言处理和计算机视觉。

Facebook的博客文章说：“ Kubernetes和TorchElastic的集成使PyTorch开发人员可以在可以动态更改而不会中断训练工作的计算节点集群上训练机器学习模型。” “ TorchElastic内置的容错功能使训练可以继续进行，即使在训练过程中节点出现故障也是如此。这可以采取诸如服务器维护事件，网络问题或抢占服务器节点之类的形式。”

同时，PyTorch 1.5发行版包含一个稳定的C ++前端应用程序编程接口，该接口使该框架能够将模型从Python API转换为C ++ API。

两家公司表示，PyTorch 1.5还带有升级的torchvision，torchtext和torchaudio库。使PyTorch可以与Google Cloud Tensor Processing Unit芯片一起使用的torch_xla软件包也已更新。在去年10月于旧金山举行的年度PyTorch开发者大会上，Facebook首先添加了对Google Cloud TPU的支持。