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Overview
PyTorch è lo stack per il Deep Learning che ha raggiunto la maggiore diffusione nella ricerca e nell’industria.
Attorno ad esseo si è sviluppato un ecosistema ampio e consolidato per ogni dominio di applicazione (Computer Vision, Natural Language Processing, Graph Neural Networks, Diffusion Models etc)
Quantyca ha confermato nei suoi progetti una competenza profonda su PyTorch ed i framework al contorno, come fast.ai, HuggingFace, Detectron e Timm.
Costruendo sulle componenti core di PyTorch, sviluppate da Meta, sono nati nel tempo una serie di framework che affrontano le diverse modalità di applicazione:
  • Timm e Detectron per la Computer Vision (Classification, Detection, Segmentation etc)
  • HuggingFace per NLP (Analisi del testo, Entity Extraction, Semantic Search)
  • fast.ai come meta-framework per prototipazione, training e deployment
Queste librerie hanno due obiettivi:
  • Creare API di alto livello per rendere semplice il design e deploy delle soluzioni
  • Offrire un catalogo di modelli semi-lavorati per poi abilitare il fine-tuning sui dataset proprietari del cliente

La visione di Quantyca

Quantyca aiuta i suoi clienti a creare soluzioni basate su PyTorch, supportandoli in ogni fase di design, deployment e supporto alla produzione.
Le competenze tecnologiche distintive sono:
  • Approccio efficiente e strutturato al fine-tuning per sfruttare al meglio i dataset
  • Integrazione nell’infrastruttura cloud
  • Creazione di API di inferenza on cloud e on-edge

Use Cases

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