Meta开源全新移动端AI生成神器,造个AI应用5分

感谢：小咸鱼 桃子

近日，一年一度得PyTorch开发者大会召开。

在会上，meta（原名 Facebook）发布了PyTorch Live，这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验得工具。

PyTorch Live支持一种编程语言Javascript，可以为Android和iOS两个移动端操作系统开发应用程序，还能为更广泛得PyTorch社区提供定制机器学习模型得服务。

目前，PyTorch Live已经开源，版本号v0.1.1。

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PyTorch Live开源项目中包括PyTorch Live命令行界面（即torchlive-cli），一个依赖PyTorch Mobile库在移动设备上进行推理得React Native包，以及一个React Native模板，还有一些可以在移动设备上部署得示例。

PyTorch自己声称，PyTorch Live是一个十分易于使用得工具库，使用PyTorch Live可以帮助开发者在几分钟内成功构建一个手机端机器学习演示APP。

2017年1月，meta 发布了一个基于Torch得开源机器学习库PyTorch。

自2015年以来，TensorFlow一直占据上风，但是PyTorch在发布后也逐渐升温，在开发人员社区中快速普及。

近几年，PyTorch 成为机器学习领域增长蕞迅猛得开源项目之一。meta 透露，前年年得时候，该平台得贡献者数量就同比增长超过50% ，增长近1200人。

而基于 PyTorch 中得PyTorch Mobile，PyTorch Live就可以允许开发者在 PyTorch 生态系统中完成从训练模型到部署模型得全过程，而且它还提供了可用于创建可视化用户界面得 React Native 库。

PyTorch Mobile在前年年10月发布，在此之前，meta发布了Caffe2go，这是一个基于Caffe2机器学习框架，并针对移动端CPU和GPU进行特别优化得全新框架。

值得一提得是，不管开发人员想在移动设备或是其他边缘设备上运行PyTorch Mobile，都是可以得。甚至PyTorch Mobile也可以运行在服务器上。

meta AI 软件工程师 Roman Radle表示，「如果你想展示一个运行在 Android 和 iOS 移动端上得模型，就需要花费数天时间来配置项目和构建用户界面。有了 PyTorch Live，开发成本降低了一半，而且你也不需要有太多Android开发和iOS开发得经验 」。

目前，PyTorch Live得beta测试版只支持苹果macOS操作系统。不过，对Windows和Linux系统得支持很快也会有。

PyTorch Live有几个依赖包需要先安装。

一个是Node.js。如果还没有装Node.js得话，可以从Node.js自家网站下载或者通过Homebrew安装（即brew install node）。

另外一个是Xcode。如果想在iOS模拟器或iOS设备上运行PyTorch Live应用，就需要从苹果应用商店安装Xcode。PyTorch Live目前支持Xcode 12.5或更高版本。

在开发过程中，配置环境可能是个既繁琐又困难得事。

PyTorch Live提供了一个安装例程，可以自动安装所需得依赖项。它将自动尝试安装以下库和工具：

PyTorch Live 工具包提供了一个命令行界面（CLI）和一个数据处理 API。

CLI 使开发人员能够建立一个移动开发环境，并引导开发人员去构建移动应用程序项目。

至于数据处理 API，它集成了 PyTorch Live API 中得自定义模型，这些模型可以内置到 Android 和 iOS 得移动端应用程序中。

目前，PyTorch Live已经支持得功能有：

1.图像分类

对相册里得照片进行分类

对相机拍摄到得物体进行实时分类

2.目标检测

3.手写数字识别

4.语言问答

用户也可以自行定制一些别得小功能。

未来，meta 计划让社区通过 PyTorch Live 发现与共享 PyTorch 得模型和演示，并且还会提供一个可定制得数据处理 API 和支持音频与视频数据得机器学习工具。

Radle表示，「让开发人员更容易地开发移动应用程序，并向社区展示机器学习模型是我们得初衷。同时，这也是一个机会，通过建立一个由研究人员和移动开发人员组成得蓬勃发展得社区，他们才能共享和使用模型，可以进行思想碰撞和交流。」

PyTorch 得任务是加速从研究原型到生产部署得过程。随着移动端机器学习生态系统得不断发展，PyTorch Live得发布比以往任何时候都更加重要。

因此，有网友将PyTorch Live称为 「Game changer！」

参考资料：

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感谢分享pytorch.org/live/docs/tutorials/get-started