▲
- A Microsoft facilitou o desenvolvimento com o PyTorch nativo em dispositivos Arm.
- Isso permite que você utilize mais eficiência e velocidade ao criar softwares em Windows.
- Devemos esperar um impacto positivo no desenvolvimento de modelos de machine learning diretamente em Windows.
- O suporte nativo é um passo importante para otimizar o uso de tecnologias modernas.
A Microsoft acaba de facilitar a vida de quem desenvolve para Windows em dispositivos Arm. Agora, o PyTorch Arm para Windows tem suporte nativo, o que significa mais velocidade e eficiência para criar e testar softwares. Essa novidade chega pouco tempo depois de a Microsoft liberar o Windows on Arm para o GitHub, mostrando o compromisso da empresa em otimizar o desenvolvimento para essa arquitetura.
O que é PyTorch?
O PyTorch é uma ferramenta open-source essencial para quem trabalha com aprendizado de máquina. Desenvolvedores e pesquisadores o utilizam para construir e treinar redes neurais profundas. Antes, rodar o PyTorch em dispositivos Windows com chips Arm era complicado, exigindo a compilação manual do código, um processo demorado e complexo, especialmente para iniciantes.
Com o lançamento do PyTorch 2.7, as versões nativas para Windows on Arm estão disponíveis para Python 3.12. Isso significa que a instalação se tornou bem mais simples, utilizando gerenciadores de pacote como o pip.
De acordo com a Microsoft:
Isso libera o potencial para aproveitar todo o desempenho da arquitetura Arm64 em dispositivos Windows, como os Copilot+ PCs, para experimentação com aprendizado de máquina, fornecendo uma plataforma robusta para desenvolvedores e pesquisadores inovarem e refinarem seus modelos.
A expectativa é que essa novidade impulsione o desenvolvimento, treinamento e teste de modelos de machine learning diretamente em máquinas Windows com tecnologia Arm. A Microsoft mencionou casos de uso como classificação de imagens, processamento de linguagem natural e IA generativa, como o Stable Diffusion.
Para começar a usar os binários nativos do PyTorch no Windows on Arm, é preciso ter alguns pré-requisitos instalados. Isso inclui componentes específicos do Visual Studio Build Tools ou uma instalação completa do Visual Studio.
Como Preparar o Ambiente de Desenvolvimento PyTorch Arm para Windows
Para configurar o ambiente de desenvolvimento, siga estes passos:
- Instale o componente “Desenvolvimento para Desktop com C++” no Visual Studio Build Tools.
- Certifique-se de selecionar as ferramentas de construção VS 2022 C++ ARM64/ARM64EC (mais recentes) durante a instalação.
- Instale o Rust.
- Tenha o Python 3.12 (versão Arm64) instalado no seu sistema.
Com tudo isso pronto, a instalação do PyTorch via pip se resume a um comando simples, direcionando para o índice de download correto:
pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl torch
Se você quiser experimentar os recursos mais recentes e não se importar com versões menos estáveis, pode instalar a versão Nightly ou Preview com este comando:
pip install --pre torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
LibTorch e Ambientes Virtuais
Além do pacote Python, também estão disponíveis versões nativas para LibTorch, a front-end C++ do PyTorch, utilizada em cenários de implantação. O guia de instalação do LibTorch pode ser acessado no site do PyTorch. Para organizar as dependências e evitar conflitos entre projetos, a Microsoft recomenda criar um Ambiente Virtual (venv) para seus projetos Python.
A Microsoft também forneceu um exemplo de uso dos binários nativos do PyTorch para Stable Diffusion no Windows on Arm, demonstrando como os desenvolvedores podem criar aplicações de IA generativa. O código está disponível neste repositório do GitHub.
É importante lembrar que, embora o PyTorch e o LibTorch possuam binários nativos para Windows on Arm, nem sempre todas as dependências estarão disponíveis. Alguns pacotes Python adicionais, especialmente aqueles com código crítico de performance em C, C++ ou Rust, podem não ter arquivos .whl Arm64 pré-compilados no PyPI. Isso significa que um simples pip install pode não encontrar uma versão nativa pronta para uso para cada biblioteca no seu ambiente.
No entanto, o pip consegue instalar dependências diretamente das distribuições de código fonte, geralmente fornecidas como arquivos .tar.gz. Se as ferramentas de construção necessárias estiverem presentes no sistema, o pip pode compilar esses pacotes em arquivos .whl compatíveis com Windows localmente.
A Microsoft também mencionou que esse método pode ser usado para instalar versões específicas de pacotes populares como NumPy 2.2.3 e safetensors 0.5.3, compartilhando os comandos para isso:
pip install numpy==2.2.3
pip install safetensors==0.5.3
como exemplos de pacotes que podem ser instalados via compilação a partir do código fonte.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
Via Neowin
