Se esta trabajando en estandarizar el framework de aprendizaje profundo de OpenAI en PyTorch. En el pasado, desde Open AI se trabajo en proyectos de muchos otros frameworks dependiendo de sus diferentes fortalezas.

Ahora hemos optado por estandarizar el software utilizado para facilitar al equipo la creación y el intercambio de implementaciones optimizadas de diferentesmodelos.

Como parte de este movimiento, Se acaba de lanzar una versión habilitada para PyTorch de Spinning Up in Deep RL, un recurso educativo de código abierto producido por OpenAI que facilita aprender sobre el aprendizaje del aprendizaje profundo.

También estamos en el proceso de escribir nuevo código para PyTorch en relación a nuestros núcleos de dispersión de bloques altamente optimizados, y el código resultante se lanzará como código de fuente abierto a lo largo de los próximos meses.

La razón principal por la que elegimos PyTorch es por considerar que aumenta nuestra productividad respecto al uso de GPU. Es muy fácil ejecutar y probar nuevas ideas de investigación en PyTorch; por ejemplo, cambiar a PyTorch disminuyó nuestro tiempo de iteración en ideas de investigación de modelos generativos, pasamos de un trabajo de duración de semanas a una duración de pocos días. También estamos entusiasmados de unirnos la comunidad PyTorch que está teniendo un amplio y rápido crecimiento, incluidos los desarrolladores de otras organizaciones como pueden ser Facebook o Microsoft; esperando que entre todos juntos podamos impulsar y mejorar; tanto el escalado, como el rendimiento de las GPU.

En el futuro usaremos principalmente PyTorch como nuestro framework de aprendizaje profundo, aunque a veces usemos otros si lo consideramos adecuado, por exclusivas razones técnicas específicas. Muchos de nuestros equipos ya han implementado el cambio y esperamos pdoer comenzar a contribuir a la comunidad PyTorch en la mayor brevedad de tiempo.

Fuente: Open AI - PyTorch

OpenAI y PyTorch unen sus fuerzas en un trabajo común