PyTorch, le framework à la croissance la plus rapide en Deep Learning
Chez Kernix, nous accompagnons nos clients dans la réalisation de leurs projets Data. Conscients que la data science peut parfois représenter des contraintes techniques et fonctionnelles assez importantes, notre expérience sur différents projets d’ampleur nous permet d’apporter des solutions et de la simplification.
Vous pourrez compter sur notre expertise des frameworks dédiés à la création des applications Data pour être le partenaire de vos projets. Nous travaillons main dans la main pour trouver la solution la plus adaptée à vos objectifs.
Vous avez une idée à enrichir, un projet Data à réaliser ? n’hésitez pas à nous en parler
Pourquoi Pytorch
Pytorch est une bibliothèque Open Source de Deep Learning créée par Facebook et compatible avec le langage Python. Il s’agit d’un outil permettant aux développeurs, débutants comme experts de créer et de développer facilement des applications de Deep Learning.
Bien qu’à l’origine moins populaire et sortie plus tardivement que TensorFlow (en 2016), elle essaie de rattraper petit à petit son retard et gagne en popularité. Sa fusion en 2018 avec un autre framework de Deep Learning qui s’appelle Caffe2 a permis d’améliorer encore plus ses performances. Selon l’étude Python Foundation 2020, elle est utilisée par environ 17% des Data Scientists qui préfèrent Python comme langage de programmation.
L’une des particularités de PyTorch est de représenter les données sous forme de matrices à plusieurs dimensions appelées tenseurs. Ces derniers stockent les entrées des architectures de Deep Learning, les paramètres des couches cachées et bien évidemment les prédictions.
Comme nous l’avons déjà évoqué, PyTorch est un framework basé sur Python et créé pour offrir une flexibilité en tant qu’outil de Deep Learning. Le workflow PyTorch est très similaire à Numpy à un point que vous ne remarquerez peut-être pas la différence.
L’expertise de l’agence Kernix sur PyTorch
Le Data Lab Kernix a conçu pour les laboratoires Servier un algorithme d’analyse d’images. Il permet de sélectionner les molécules les plus prometteuses pour l’élaboration de médicaments : voir notre réalisation en détail ici.
Pourquoi utiliser PyTorch ?
Graphes de calcul dynamique
Contrairement à d’autres bibliothèques de Deep Learning comme Tensorflow par exemple, PyTorch utilise des graphes de calculs dynamiques plutôt que statiques. Cela signifie que les différentes fonctions peuvent être modifiées au moment de son exécution et que le calcul des gradients changera avec elles.
Facilité de réaliser des expérimentations
La grande majorité des chercheurs en Deep Learning préfèrent utiliser PyTorch, en raison de sa simplicité et de sa souplesse, ce qui rend l’expérimentation plus aisée. Ils ont rarement des soucis d’efficacité et n’utilisent qu’occasionnellement des environnements de production. PyTorch est donc la meilleure solution pour faire de la recherche, et qui offre une API plus facile à débugger.
Créer votre projet Deep Learning avec Kernix
Créer votre projet utilisant le framework PyTorch avec Kernix, c’est la garantie d’une expertise technique et opérationnelle pour le mener à bien. Si vous pensez que cette technologie peut correspondre à votre projet ou voulez un avis, n’hésitez pas à nous contacter. Nos data scientists & engineers, devOps et développeurs seront là pour tirer le meilleur parti de vos données. Nos équipes design et frontend sauront aussi les mettre en valeur pour une expérience utilisateur réussie.