PyTorchEdge представляет ExecuTorch усиление размещенных на устройстве выводов для мобильных и встроенных устройств

PyTorchEdge представляет ExecuTorch усиление обработки выходных данных для мобильных и встроенных устройств

В революционном шаге PyTorch Edge представил свой новый компонент, ExecuTorch, передовое решение, способное революционизировать возможности вывода на устройствах мобильных и периферийных. Этот амбициозный проект получил поддержку от отраслевых лидеров, включая Arm, Apple и Qualcomm Innovation Center, что подтверждает ведущую роль ExecuTorch в области AI на устройствах.

ExecuTorch является переломным шагом для решения проблем фрагментизации, присущей экосистеме AI на устройствах. Благодаря тщательно разработанной конструкции, которая предлагает точки расширения для безшовной интеграции сторонних компонентов, это инновационное решение ускоряет выполнение моделей машинного обучения на специализированном оборудовании. Отмечается, что уважаемые партнеры внесли собственные варианты реализации делегатов для оптимизации выполнения вывода моделей на их собственных аппаратных платформах, дополнительно улучшая эффективность ExecuTorch.

Создатели ExecuTorch щедро предоставили следующее:

• Знакомьтесь с BOSS Системой обучения с подкреплением (RL), которая обучает агентов решать новые задачи в новых средах с помощью руководства LLM
• Расшифровка запоминания в нейронных сетях глубокий взгляд на размер модели, запоминание и обобщение на примерах классификации изображений.
• Роботизированные протезы голеностопных суставов улучшают «естественное» движение и стабильность

• Исчерпывающую документацию.
• Предоставление подробной информации об архитектуре.
• Компоненты высокого уровня.
• Примеры моделей машинного обучения, работающих на платформе.

Кроме того, доступны полные учебные пособия от начала до конца, которые помогут пользователям разобраться в процессе экспорта и выполнения моделей на различных аппаратных устройствах. Сообщество PyTorch Edge с нетерпением ожидает творческих применений ExecuTorch, которые несомненно возникнут.

В основе ExecuTorch лежит компактный рабочий процесс, включающий легкую регистрацию операторов, способную удовлетворить разнообразные модели PyTorch. Этот рабочий процесс предоставляет удобный путь для выполнения программ PyTorch на различных периферийных устройствах, от мобильных телефонов до встраиваемого оборудования. ExecuTorch поставляется с программным комплексом разработчика (SDK) и набором инструментов, обеспечивая интуитивный интерфейс для разработчиков ML. Этот связный рабочий процесс позволяет разработчикам безупречно перейти от создания модели к обучению и, наконец, к делегированию на устройствах в рамках единой среды PyTorch. Набор инструментов также позволяет профилировать модели на устройстве и предлагает улучшенные методы отладки исходной модели PyTorch.

Созданный с нуля на основе составной архитектуры, ExecuTorch дает возможность разработчикам ML принимать обоснованные решения относительно использования компонентов и предлагает точку расширения при необходимости. Такая конструкция предоставляет ряд преимуществ для сообщества ML, включая повышенную переносимость, увеличение производительности и улучшенные показатели. Платформа демонстрирует совместимость с различными вычислительными платформами, от флагманских мобильных телефонов до ограниченных ресурсами встраиваемых систем и микроконтроллеров.

Видение PyTorch Edge выходит далеко за рамки ExecuTorch, стремясь сократить разрыв между исследовательской и производственной средами. Благодаря возможностям PyTorch, инженеры ML теперь могут без проблем создавать и развертывать модели в динамических и развивающихся средах, включая серверы, мобильные устройства и встраиваемое оборудование. Такой всеобъемлющий подход удовлетворяет растущий спрос на решения на устройствах в областях, таких как увеличенная реальность (Augmented Reality, AR), виртуальная реальность (Virtual Reality, VR), смешанная реальность (Mixed Reality, MR), мобильные технологии, интернет вещей (IoT) и другие.

PyTorch Edge видит будущее, в котором исследования без проблем переходят в производство, предлагая комплексную платформу для развертывания широкого спектра моделей ML на периферийных устройствах. Основные компоненты платформы обладают переносимостью, обеспечивая совместимость с устройствами с различными конфигурациями оборудования и возможностями производительности. PyTorch Edge Устанавливает путь для развития экосистемы в области AI на устройствах, предоставляя разработчикам четкие точки входа и представления.

В заключение, ExecuTorch является свидетельством приверженности PyTorch Edge продвижению AI на устройствах. С поддержкой от лидеров отрасли и прозорливым подходом, платформа возвещает новую эру возможностей вывода на устройствах мобильных и периферийных, обещая инновационные прорывы в области AI.