PyTorch se está trasladando a Linux Foundation como un proyecto de alto nivel bajo el nombre de PyTorch Foundation. La misión principal de la Fundación Linux es el desarrollo colaborativo de software de código abierto.
PyTorch es una biblioteca de tensores optimizada para el aprendizaje profundo a través de GPU y CPU que hasta ahora ha sido desarrollada principalmente por Meta AI. Su objetivo es ofrecer un reemplazo para NumPy que utiliza la potencia de las GPU, al tiempo que proporciona una plataforma de investigación de aprendizaje profundo que ofrece la máxima flexibilidad y velocidad.
La Fundación Linux proporciona un centro sin fines de lucro, neutral y confiable para que los desarrolladores planifiquen, administren y escalen proyectos de tecnología abierta. Se formó en 2000 a partir de la fusión de Free Standards Group y Open Source Development Labs.
Al anunciar el movimiento, Soumith Chintala, líder del marco PyTorch ML en Meta AI Research, dijo:
«La creación de la Fundación PyTorch garantizará que las decisiones comerciales se tomen de manera transparente y abierta por un grupo diverso de miembros en los años venideros. Las decisiones técnicas permanecerán bajo el control de los mantenedores individuales. Estoy encantado de que la Fundación Linux la convierta en la única . nuestro nuevo hogar, ya que tienen una experiencia considerable en el apoyo a grandes proyectos de código abierto como el nuestro, como Kubernetes y NodeJS».
Chintala dijo que cuando comenzó el desarrollo de PyTorch en 2016, fue un esfuerzo colectivo para:
«un grupo de personas de la [Lua]Incendia a la comunidad con una gran cantidad de personas y financiamiento de Meta y personas contribuyentes de NVIDIA, Twitter y otras entidades».
En los años siguientes, el desarrollo de PyTorch creció en tamaño, con más de 2400 colaboradores y casi 154 000 proyectos creados utilizando PyTorch como base. PyTorch se ha convertido en una de las plataformas líderes para la investigación de IA, así como en el uso de la producción comercial.
PyTorch ahora está disponible en el sitio web de la Fundación PyTorch y en GitHub.
