Rivolgendosi a qualsiasi sviluppatore, emergerebbe senza dubbio il motivo per cui, in un mondo in continua evoluzione nell’ambito del deep learning e dell’intelligenza artificiale generativa, il nome “PyTorch” evoca affetto e ammirazione. Nonostante l’attenzione che i modelli linguistici di grandi dimensioni basati su Transformers hanno attirato, il loro fulgore non è riuscito ad offuscare l’importanza di framework più tradizionali come PyTorch.
La popolarità di PyTorch tra i data scientist e gli ingegneri rimane stabile, e questa stabilità ha una ragione ben fondata. Secondo numerose discussioni, uno dei suoi principali punti di forza è l'”integrità intrinseca” di PyTorch. Il framework offre un approccio intuitivo e dinamico alla costruzione di reti neurali, rendendolo la scelta ideale per esperimenti nel campo del deep learning e per la prototipazione.
In netta differenza ad altri framework come TensorFlow, PyTorch si è guadagnato la fama di mantenersi semplice, ma incredibilmente potente. Sebbene non si possa negare la potenza di TensorFlow, esso non è esente da imperfezioni. In effetti, alcune voci affermano che, anche se TensorFlow è eccellente per la produzione, molti sviluppatori si sono spostati su PyTorch. Già anni fa, si notava che PyTorch funzionava in modo impeccabile su sistemi meno complessi. Questa caratteristica user-friendly ha reso PyTorch apprezzato sia dai ricercatori che dagli sperimentatori, diventando una scelta naturale per coloro in cerca di innovazione.
PyTorch è come un compagno fidato. La sua flessibilità e facilità d’uso consentono agli sviluppatori di dare rapidamente forma alle proprie idee, sperimentare ipotesi e iterare sui propri modelli. Il sistema di calcolo dinamico di PyTorch agevola il debugging e la sperimentazione in tempo reale, aspetti cruciali per perfezionare algoritmi e raggiungere scoperte rivoluzionarie.
Sebbene PyTorch dominasse nella ricerca e nelle sperimentazioni, TensorFlow ha trovato la sua vocazione nell’implementazione per gli utenti finali. È diventato il framework di elezione per distribuire modelli di machine learning in ambienti di produzione. Tuttavia, persino nell’ambito della ricerca nel deep learning, la popolarità di TensorFlow ha mostrato un calo.
Google ha tratto insegnamenti da PyTorch di Meta e ha lanciato TensorFlow 2.0, migliorando l’esperienza di ricerca rispetto alla versione precedente. Tuttavia, i ricercatori non hanno trovato motivi per ritornare a TensorFlow. Ora, con l’emergere di PyTorch 2.0, le speranze per TensorFlow si sono ulteriormente affievolite.
Anche Google e DeepMind hanno abbandonato TensorFlow in molti dei loro progetti, abbracciando invece JAX e i framework costruiti su di esso, come Haiku e Flax. Questo cambiamento riflette l’evoluzione del panorama dei framework di deep learning, con PyTorch e JAX che emergono come scelte preferite.
Python è al momento il re nella ricerca sull’intelligenza artificiale. È interessante notare che PyTorch è spesso soprannominato “Pythony” dagli sviluppatori. Ciò spiega la sua ampia adozione e il passaggio a PyTorch (costruito principalmente su Python) a causa della sua comodità e facilità d’uso, rendendolo una scelta intuitiva e con una curva di apprendimento rapida per i nuovi utenti.
Un ulteriore motivo del successo di PyTorch è la sua compatibilità con CUDA di NVIDIA. CUDA è il framework prediletto per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, e il codice di PyTorch ha reso tutto più semplice per gli sviluppatori. In passato, Google dominava con TensorFlow, ma PyTorch di Meta ha catturato l’attenzione con la sua facilità d’uso.
Un altro fattore che contribuisce all’affetto perdurante per PyTorch è la sua forte presenza nell’ecosistema di Hugging Face. La predominanza di PyTorch nell’ecosistema di Hugging Face è evidente dalle statistiche del sondaggio Stack Overflow Developer Survey. Nel 2022, sono stati aggiunti all’incredibile numero di 45.000 modelli esclusivi di PyTorch, rispetto ai soli 4.000 nuovi modelli esclusivi di TensorFlow. Questo ha portato all’84% di modelli esclusivi di PyTorch su Hugging Face, lasciando solamente l’8% per TensorFlow.
Questa differenza nella disponibilità dei modelli su Hugging Face evidenzia la preferenza diffusa per PyTorch tra sviluppatori e ricercatori. Sottolinea inoltre l’efficienza e la praticità offerte da PyTorch nella creazione e implementazione di modelli all’avanguardia. Inoltre, gli sviluppatori chiave di PyTorch sono noti per rispondere prontamente alle esigenze degli utenti e alle richieste di nuove funzionalità. Questa interazione dinamica crea un senso di partnership tra gli sviluppatori del framework e i suoi utilizzatori, consolidando ulteriormente la posizione di PyTorch nel cuore di molti.
L’affetto e l’ammirazione per PyTorch trascendono i meriti tecnici. Ciò può essere attribuito alla comunità vivace e solidale che si è sviluppata intorno ad esso. Gli appassionati e gli esperti di PyTorch condividono volentieri la loro conoscenza, offrono assistenza e collaborano su progetti open source.
Rivolgendoci al futuro del deep learning e dell’intelligenza artificiale, è sempre più evidente che PyTorch e JAX saranno protagonisti. Questi framework offrono la flessibilità e le prestazioni necessarie per affrontare le sfide complesse che ci attendono. La combinazione del design orientato all’utente di PyTorch e l’efficienza di JAX dipinge un quadro promettente di ciò che ci riserva il futuro.