Capítulo 9. Enfoque PyTorch del Aprendizaje Automático Distribuido
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por el equipo de Investigación de IA de Facebook (FAIR) y posteriormente donada a la Fundación Linux. Se diseñó para simplificar la creación de redes neuronales artificiales y permitir aplicaciones como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural, etc. La interfaz principal de PyTorch es Python, pero está construida sobre código C y C++ de bajo nivel. Se trata de un enfoque muy diferente al de Spark, que utiliza Scala y Java (lenguajes de programación basados en JVM) en su núcleo.
En los capítulos anteriores, has aprendido sobre los componentes básicos del flujo de trabajo del aprendizaje automático. Empezamos con Spark, y luego exploramos las capacidades de entrenamiento distribuido de TensorFlow. En este capítulo, centraremos nuestra atención en PyTorch. El objetivo es ayudarte a comprender mejor qué es PyTorch y cómo funciona su entrenamiento distribuido de aprendizaje automático, desde una perspectiva arquitectónica y conceptual, para que puedas tomar mejores decisiones al combinar varios marcos de trabajo en un entorno distribuido.
También veremos un ejemplo paso a paso de cómo trabajar con PyTorch distribuido aprovechando el trabajo previo que hicimos con Spark en los Capítulos 4 y 5 y con ...
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