La comunidad de desarrollo y la investigación en inteligencia artificial están celebrando el reciente lanzamiento de versiones nativas de PyTorch para Windows en arquitectura Arm. Hasta la fecha, los usuarios de Windows Arm64 enfrentaban el desafío de compilar PyTorch de forma local para su uso, pero con la llegada de la versión 2.7, esta barrera ha sido eliminada. Ahora, los desarrolladores pueden acceder a estas versiones nativas optimizadas para Python 3.12, lo que les permite aprovechar plenamente el rendimiento de la arquitectura Arm64 en dispositivos Windows, como los PCs Copilot+.
Con estas nuevas versiones, los usuarios tienen la capacidad de desarrollar, entrenar y probar modelos de aprendizaje automático de pequeña escala directamente en sus equipos con arquitectura Arm. Este avance es fundamental en campos como la clasificación de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial generativa, aplicándose a herramientas populares como Stable Diffusion.
Para los desarrolladores interesados, se recomienda instalar herramientas adicionales como MSVC y Rust para gestionar posibles dependencias faltantes. También es esencial seleccionar las herramientas de compilación C++ ARM64 de Visual Studio 2022 durante la instalación para asegurar una correcta ejecución.
Para obtener la versión estable de PyTorch (2.7.0), se puede utilizar el siguiente comando en la terminal: pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl torch. Los desarrolladores que deseen explorar la versión preliminar (Nightly) tienen otra instrucción específica a su disposición, permitiendo una fácil transición a las nuevas características en desarrollo.
Se presenta además un ejemplo práctico del uso de las nuevas versiones nativas de PyTorch mediante el modelo de difusión estable "stabilityai/sd-turbo". Este modelo permite generar imágenes a partir de descripciones textuales y ofrece controles sobre los pasos de inferencia y los valores semilla para asegurar la reproducibilidad de los resultados.
No obstante, es importante señalar que algunos paquetes adicionales que los desarrolladores podrían querer utilizar con PyTorch aún no tienen soporte nativo para Windows en arquitectura Arm. La instalación de dependencias que no cuentan con soporte puede realizarse mediante la compilación del código fuente, utilizando herramientas como MSVC y Rust.
En resumen, el lanzamiento de estas versiones nativas de PyTorch para Windows abre un mundo de posibilidades para los desarrolladores, permitiéndoles explorar y maximizar el potencial de la arquitectura Arm en sus proyectos de inteligencia artificial. Los desarrolladores están invitados a descargar y probar estas versiones, impulsando así sus innovaciones al siguiente nivel.
