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Machine Learning : PyTorch Live lancé en version bêta

L’ancien groupe Facebook, récemment rebaptisé Meta, a publié PyTorch Live en tant que première version bêta. PyTorch Live est une bibliothèque d’outils basée sur PyTorch Mobile et React Native, qui doit servir à créer des applications mobiles avec des fonctions d’apprentissage automatique. Un outil CLI intégré se charge de l’installation automatisée.

PyTorch Live se compose de trois éléments : Le monorepo, que l’on peut trouver sur GitHub, héberge l’outil CLI torchlive-cli, un package React Native pour exécuter l’inférence sur les appareils avec PyTorch Mobile et un modèle React Native pour le déploiement sur les appareils mobiles.

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Outre des exemples dans l’application PyTorch Live, qui fonctionne après une installation réussie dans un émulateur ou sur un appareil Android/iOS, le site web du nouvel outil propose des tutoriels. L’un d’entre eux est consacré à la classification d’images et montre comment développer une application capable de reconnaître des objets à l’aide d’un modèle de classification d’images sur l’appareil. Pour ce faire, l’appareil photo de l’appareil Android ou iOS est utilisé.

La reconnaissance d’image peut être limitée à des images statiques après avoir appuyé sur le déclencheur (onCapture) ou en temps réel (onFrame) sous la forme d’un traitement image par image, tout en faisant pivoter la caméra du smartphone. Trois modèles de classification d’images sont déjà inclus dans PyTorch Live, l’exemple utilise mobilenet_v3_small.ptl.

Frame-by-Frame-Bildklassifizierung in PyTorch Live auf einem Android-Gerät

Classification d’images image par image dans PyTorch Live sur un appareil Android

(Image : Meta)

Un tutoriel montre comment utiliser l’outil CLI fourni avec PyTorch Live. torchlive-cli automatise en grande partie l’installation. Parmi les conditions requises pour PyTorch Live, on trouve notamment les dépendances pour PyTorch Mobile et React Native, dont Python 3.x et un kit de développement Java, que l’outil CLI tente de se procurer. Toutefois, son utilisation dans la version bêta est limitée à macOS. L’utilisation de PyTorch Live est également possible sous Windows ou Linux, mais une installation manuelle doit y être effectuée.

La plateforme cible peut être Android 10 (API 29) et iOS 12.0 ou plus. Après une installation réussie, l’application PyTorch Live fonctionne par défaut dans un émulateur, mais peut également être exécutée directement sur les appareils mobiles.

La collection d’outils PyTorch Live est sous licence MIT et se base sur la bibliothèque d’apprentissage automatique PyTorch, également disponible en open source, qui a étendu ses capacités aux appareils mobiles il y a deux ans. Leur version mobile de PyTorch est toujours en version bêta et comprend le flux de travail complet, de l’entraînement d’un modèle à son déploiement sur Android ou iOS.

Toutes les informations complémentaires sur PyTorch Live sont disponibles sur le site officiel.

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