¿Qué es PyTorch? Todo lo que sabemos sobre este marco de aprendizaje automático.
Desarrollado inicialmente por Meta, PyTorch ha evolucionado hasta convertirse en una herramienta fundamental para el aprendizaje automático y para quienes crean modelos de inteligencia artificial.
PyTorch es un marco de trabajo de aprendizaje automático de código abierto, ideal para desarrollar modelos de aprendizaje profundo. Fue creado inicialmente por Meta AI en 2016 y ahora es gestionado por la PyTorch Foundation, que forma parte de la Linux Foundation. Este marco es reconocido por su flexibilidad, facilidad de uso y la aceleración que ofrece a través de GPU, lo que lo convierte en una herramienta popular tanto en investigación como en la industria. Su gráfico de computación dinámico permite a los desarrolladores construir y modificar modelos de forma instantánea, lo que lo hace atractivo para investigadores en inteligencia artificial, científicos de datos e ingenieros centrados en redes neuronales.
PyTorch simplifica el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, y a diferencia de otros marcos que utilizan gráficos de computación estáticos, facilita cambios en tiempo real en los modelos, mejorando el proceso de depuración y promoviendo la prototipación rápida. Soporta la diferenciación automática, lo que facilita los cálculos de gradientes en redes neuronales y se integra sin problemas con Python, lo que permite una interacción fluida con bibliotecas científicas como NumPy.
Este marco es ampliamente utilizado para entrenar modelos de inteligencia artificial en varias áreas, como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje por refuerzo. La gestión de PyTorch se estableció en 2022 bajo la PyTorch Foundation, lo que asegura su desarrollo a largo plazo bajo una estructura independiente y de código abierto.
Las aplicaciones de PyTorch son diversas, desde reconocimiento facial y detección de objetos en el ámbito de la visión por computadora, hasta traducción automática y chatbots en procesamiento de lenguaje natural. También es útil en el aprendizaje por refuerzo, ideal para robótica y juegos de inteligencia artificial. PyTorch se utiliza en entornos de producción a través de marcos como TorchServe y ONNX, y es común en soluciones de inteligencia artificial en la nube en plataformas como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. Además, tiene la capacidad de ejecutarse en dispositivos de borde, permitiendo que modelos de IA operen en teléfonos móviles, dispositivos IoT y sistemas embebidos.
Sin embargo, PyTorch no está diseñado para la programación general o el desarrollo tradicional de software, y su uso requiere un conocimiento sólido de conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. No es una solución de IA sin código y, a diferencia de plataformas de alto nivel como AutoML, no automatiza la construcción de modelos, lo que significa que los usuarios deben configurar y optimizar las redes manualmente. Aunque está mejorando en entornos de producción, TensorFlow sigue siendo la opción preferida para implementaciones a gran escala debido a sus optimizaciones de gráfico estático y soporte a nivel empresarial.
PyTorch es completamente gratuito y de código abierto bajo una licencia tipo MIT, lo que permite su uso, modificación y distribución sin restricciones. Aunque no hay planes de pago, los costos pueden surgir al ejecutarlo en servicios en la nube, dependiendo del uso de GPU.
Este marco es compatible con sistemas operativos como Windows, macOS y Linux, y es capaz de funcionar con CPU y GPU, incluyendo Nvidia CUDA, AMD ROCm y Apple Metal. Se integra bien con herramientas como Jupyter Notebooks y plataformas de aprendizaje profundo como Google Colab.
En términos de reputación, PyTorch es uno de los marcos de aprendizaje profundo más respetados, especialmente en entornos académicos y de investigación, ya que su gráfico de computación dinámico proporciona una flexibilidad sin igual. Los investigadores valoran su interfaz amigable con Python, que se comunica eficazmente con otras bibliotecas de IA.
PyTorch es una excelente opción si se busca un marco que ofrezca flexibilidad y soporte para el aprendizaje profundo experimental, siendo especialmente útil en campos como visión por computadora, NLP y aprendizaje por refuerzo. Sin embargo, aquellos que son nuevos en el campo de la IA y requieren una plataforma amigable con un enfoque de automatización pueden encontrar más adecuado TensorFlow, que ofrece una gama más amplia de soporte para implementaciones en producción.
A pesar de ser una herramienta poderosa, existen alternativas que pueden ser consideradas, incluyendo TensorFlow y JAX, que ofrecen capacidades significativas para el desarrollo de IA. Además, Hugging Face Transformers es una buena opción para quienes buscan una biblioteca de alto nivel para NLP o visión por computadora.
