La comunidad de desarrolladores y entusiastas de la inteligencia artificial celebran el reciente lanzamiento de las versiones nativas de PyTorch para Windows con arquitectura Arm. Hasta ahora, los usuarios de dispositivos Windows Arm64 estaban obligados a compilar PyTorch localmente para su uso. Con la nueva versión 2.7 de PyTorch, esta barrera ha sido eliminada, posibilitando el acceso directo a estas construcciones nativas optimizadas para Python 3.12, lo cual maximiza el desempeño en la arquitectura Arm64, incluyendo PCs como Copilot+.
Esta actualización crucial permite a los desarrolladores realizar tareas de desarrollo, entrenamiento y prueba de modelos de aprendizaje automático de pequeña escala directamente en sus equipos con arquitectura Arm. Es un avance significativo en campos como la clasificación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial generativa, con aplicaciones en modelos como Stable Diffusion.
Para optimizar la experiencia, se recomienda a los desarrolladores instalar herramientas como MSVC y Rust para manejar dependencias potenciales. Además, durante la configuración, se debe seleccionar las herramientas de compilación C++ ARM64 de Visual Studio 2022.
Los interesados pueden instalar PyTorch estable (versión 2.7.0) utilizando el comando: pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl torch. Para quienes deseen explorar la versión preliminar (Nightly), existe un comando específico, facilitando así la transición a características en desarrollo.
Un ejemplo concreto de las capacidades de estas versiones nativas es su implementación con el modelo de difusión estable "stabilityai/sd-turbo". Este modelo permite la generación de imágenes a partir de texto, con controles sobre los pasos de inferencia y valores semilla, asegurando reproducibilidad.
No obstante, cabe mencionar que algunos paquetes adicionales que los desarrolladores pudieran necesitar todavía no cuentan con soporte nativo para Windows en arquitectura Arm. La compilación de código fuente sigue siendo una opción viable para la instalación de dichas dependencias, utilizando herramientas como MSVC y Rust.
En conclusión, el lanzamiento de estas versiones nativas de PyTorch para Windows abre nuevas oportunidades para los desarrolladores, permitiéndoles aprovechar al máximo la arquitectura Arm en sus proyectos de inteligencia artificial. La invitación está hecha para que los desarrolladores se lancen a probar estas versiones y potenciar sus innovaciones tecnológicas.
