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PyTorch是一款开源机器学习/深度学习框架,它可以大大加速开发人员从研究到生产的过程。PyTorch提供了快速、灵活的python前端帮助您迅速开展实验,并提供无缝转换模型的torchscript,可实现高性能的生产部署。
PAI可以帮助您快速获取PyTorch框架,从模型训练、到预测再到模型部署等全流程功能,PAI都可以帮助您显著提高开发科研效率。
PyTorch on 机器学习PAI
PyTorch 核心优势
深度集成Python
Pytorch与Python深度集成,因此您可以使用您最喜欢的Python库、包及调试程序。这可以帮助您快速开发创建PyTorch模型。
TorchScript
通过TorchScript,PyTorch提供了易于使用和灵活的Eager模式,同时可以无缝地转换到Graph模式以提高C++运行环境时的速度、性能优化和功能。
分布式训练
通过内置的Torch.Distributed功能,您可以获得研究和生产过程中分布式训练性能的显著优化。提升您的分布式训练体验。
社区与生态
通过PyTorch,您将加入一个由研究人员和工程师组成的拥有出色支持能力的社区,享受在计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域都不断涌现的丰富开发库和工具。这样的社区是学习和获取资源的宝贵途径
相关产品介绍
PAI - DSW
PAI-DSW(Data science workshop)是专门为算法开发者准备的云端深度学习开发环境,用户可以登录DSW进行代码的开发并运行工作。DSW已内置安装了当前主流的深度学习框架(如PyTorch),可以让用户快速开始实验;同时用户也可以通过打开console对话窗口自行安装需要的第三方库。
PAI - EAS
PAI-EAS(在线预测服务)可以将您在PAI-DSW中训练的PyTorch模型快速部署为Restful API,您可以通过HTTP请求的方式进行调用。
PAI在线预测服务包含版本控制、资源监控、蓝绿发布(热升级策略)、资源扩缩容等功能,可以方便地让你的模型直达业务。