La comunidad de desarrollo y la investigación en inteligencia artificial celebran el reciente lanzamiento de construcciones nativas de PyTorch para Windows en arquitectura Arm. Anteriormente, los usuarios de Windows Arm64 necesitaban compilar PyTorch de manera local para su uso, pero con la introducción de la versión 2.7, esta complejidad ha sido eliminada. Estas nuevas versiones nativas para Python 3.12 permiten a los desarrolladores maximizar el rendimiento de la arquitectura Arm64 en dispositivos Windows, como los ordenadores Copilot+.
Las novedades de PyTorch facilitan que los usuarios desarrollen, entrenen y prueben modelos de aprendizaje automático de pequeña escala directamente en sus PCs con arquitectura Arm. Este avance es especialmente significativo en campos como la clasificación de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial generativa, abarcando aplicaciones como Stable Diffusion.
A los desarrolladores interesados se les recomienda instalar herramientas adicionales como MSVC y Rust para solventar posibles dependencias faltantes. Además, es crucial seleccionar las herramientas de compilación C++ ARM64 de Visual Studio 2022 durante la instalación.
Para acceder a la versión estable de PyTorch (2.7.0), los usuarios pueden emplear el siguiente comando en la terminal: pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl torch. Aquellos que deseen explorar la versión preliminar (Nightly) disponen de otro comando específico, lo que facilita la transición hacia las nuevas características en desarrollo.
Un ejemplo práctico del uso de estas versiones nativas de PyTorch se presenta con el modelo de difusión estable "stabilityai/sd-turbo". Este modelo genera imágenes a partir de descripciones textuales y ofrece controles sobre los pasos de inferencia y valores semilla para garantizar resultados reproducibles.
No obstante, se debe tener en cuenta que algunos paquetes adicionales que los desarrolladores pueden requerir todavía no cuentan con soporte nativo para Windows en arquitectura Arm. La instalación de dependencias no soportadas puede realizarse mediante la compilación del código fuente, utilizando herramientas como MSVC y Rust.
En conclusión, el lanzamiento de estas versiones nativas de PyTorch para Windows abre nuevas posibilidades para los desarrolladores, permitiéndoles sacar el máximo provecho a la arquitectura Arm en sus proyectos de inteligencia artificial. Se invita a los desarrolladores a descargar y poner a prueba estas versiones para impulsar sus innovaciones.
