私たちは過去5年間にわたりTensorFlowを使用してきましたが、最近、このフレームワークは非常に重くて遅いと感じています。そこで、PyTorchへの移行を検討し始めました。PyTorchを検討している理由は、TensorFlowよりも教えやすく理解しやすいと評判になっているためです。また、私たちはLLMであるLLaMaの研究にも追従したいと考えており、それらはすべてPyTorch上で開発されていることも理由の一つです。
PyTorchはディープラーニングコミュニティで急速に人気を集めているフレームワークです。初心者から上級者まで幅広いスキルレベルの人々に対して、直感的で扱いやすいインターフェースを提供していることが、人気を集めている理由として挙げられます。TensorFlowのような他のフレームワークと比較して、PyTorchは学習曲線が緩やかで、導入が容易です。そのため、既存のTensorFlowユーザーがPyTorchに移行する際にもスムーズに切り替えることができます。
PyTorchへの移行は、私たちがディープラーニングプロジェクトにおいて使いやすさとパフォーマンスの向上を追求するための重要なステップです。教育や研究の観点からも、PyTorchは私たちにとって魅力的な選択肢となっています。
