Das quelloffene Machine-Learning-Framework PyTorch ist in der Version 1.11 erschienen. Die neue Version bringt unter anderem neue Funktionen für Computervision, Textgenerierung und Daten-Pipelines. Auch einige Breaking Changes sind im neuen Release enthalten. Nur wenige Wochen nach ihrer ersten Ankündigung hat zudem die Domänenbibliothek für Empfehlungsdienste TorchRec die Beta-Version 0.1 erreicht.

Im Open-Source-Ökosystem von PyTorch soll die neue Library für Empfehlungsdienste, TorchRec, die Erstellung von State-of-the-Art-Personalisierungsmodellen und ihr Deployment in der Produktion ermöglichen. TorchRec beinhaltet Modellierungsprimitive, GPU-Inferenz-Support und gängige Module für Empfehlungsdienste, darunter Modelle und öffentliche Datensätze. Voraussetzung für die Installation ist Python in der Mindestversion 3.7. Aus Performancegründen wird zudem CUDA ab Version 11.0 empfohlen.

Auch die PyTorch-Bibliotheken TorchData und functorch haben die Beta-Phase erreicht. Nähere Informationen zu den Domänenbibliotheken wie TorchRec sowie zu den Bibliotheken TorchData und functorch sind im PyTorch-Blog nachzulesen.

(jb, hannover)

(siehe auch: Heise-News-Ticker)

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