fast.ai释出基于PyTorch的深度学习函式库fastai

脸书在PyTorch首届开发者大会中释出了PyTorch 1.0预览版，而提供机器学习免费线上课程的fast.ai，也跟着释出基于PyTorch的深度学习函式库fastai，为深度学习应用以及资料提供单一一致的API。使用者可以立即从Conda、Pip或是GitHub上下载，也可以直接在GCP上使用，不过在AWS上还需要等等。

脸书释出的PyTorch 1.0为一个开源且强大的深度学习框架，可加速人工智能研究到开发的流程，不只相容于Google云端、微软Azure Machine Learning及AWS等云端服务，还受到ARM、英特尔、IBM、Nvidia及高通等技术供应商的支援，同时也获得学术界的支持，是一个生态系广阔的框架。

而fast.ai也随着PyTorch 1.0的释出，发布了耗时18个月开发的深度学习函式库fastai 1.0，其基于PyTorch框架开发，得力于Python程式码的弹性与优势，能更轻易的建置和训练神经网络，并且可以用来解决广泛的问题。fast.ai官方提到，在他们开发fastai函式库的过程，PyTorch团队给予极大的帮助，包括提供函式库关键功能的性能最佳化。

官方提到，fastai函式库是第一个可以为视觉、文字、表格资料、时间序列以及协同过滤等深度学习应用，提供单一一致界面的深度学习数据库。也就是说，当开发者能够以fastai函式库实作电脑视觉模型，则表示具有能力以相同的方法创建自然语言处理模型，或者任何应用模型。

GCP现在透过Google Compute Engine的实验性深度学习映像档，向所有使用者提供fastai 1.0函式库，使用者可以立即执行笔记本以及预先安装的资料集，只需要在Google Cloud Marketplace中的深度学习映像档页面，并为执行个体进行设定，只要点击部署PyTorch 1.0RC框架，就能使用Jupyter Lab、PyTorch 1.0和fastai的虚拟机器。

而AWS副总裁Bratin Saha也提到，为大规模提供深度学习的功能，fastai函式库也会很快的在AWS深度学习AMI和Amazon SageMaker上推出。