Was ist das?
PyTorch ist ein beliebtes Framework für maschinelles Lernen, insbesondere bei modernen NLP/CV-Aufgaben.
Wo wir es verwenden
- Embeddings und ML-Module (NLP, CV)
- Inferenzdienste, bei denen das Modell Teil des Produkts ist
- Experimente und Prototypen mit der Möglichkeit, sie bis zur Produktionsreife zu bringen
Warum wir es verwenden
- De-facto-Standard in ML-Teams
- Flexibilität und bequemes Debugging
- Großes Ökosystem an Modellen und Werkzeugen
Wie wir es in Projekten einsetzen
- Versionierung von Modellen und Daten
- Containerisierung und Überwachung von Geschwindigkeit/Qualität
- Optimierung der Inferenz (Batching, Quantisierung – je nach Bedarf)
Wann man etwas anderes wählen sollte
Wenn die Aufgabe durch eine fertige KI-API ohne Training gelöst wird, ist es nicht notwendig, eine ML-Infrastruktur aufzubauen.
Was Sie bekommen
Kontrollierbare ML-Funktionen, die gewartet und verbessert werden können.