臉書在PyTorch首屆開發者大會中發佈了PyTorch 1.0預覽版，而提供機器學習免費線上課程的fast.ai，也跟著發佈基於PyTorch的深度學習函數庫fastai，為深度學習應用以及數據提供單一一致的API。用戶可以立即從Conda、Pip或是GitHub上下載，也可以直接在GCP上使用，不過在AWS上還需要等等。
臉書發佈的PyTorch 1.0為一個開源且強大的深度學習框架，可加速人工智能研究到開發的流程，不只兼容於Google雲計算、微軟Azure Machine Learning及AWS等雲計算服務，還受到ARM、英特爾、IBM、Nvidia及高通等技術供應商的支持，同時也獲得學術界的支持，是一個生態系統廣闊的框架。
而fast.ai也隨著PyTorch 1.0的發佈，發佈了耗時18個月開發的深度學習函數庫fastai 1.0，其基於PyTorch框架開發，得力於Python程序代碼的彈性與優勢，能更輕易的構建和訓練神經網絡，並且可以用來解決廣泛的問題。 fast.ai官方提到，在他們開發fastai函數庫的過程，PyTorch團隊給給極大的幫助，包括提供函數庫關鍵功能的性能優化。
官方提到，fastai函數庫是第一個可以為視覺、文本、表格數據、時間串行以及協同過濾等深度學習應用，提供單一一致接口的深度學習數據庫。也就是說，當開發者能夠以fastai函數庫實例計算機視覺模型，則表示具有能力以相同的方法創建自然語言處理模型，或者任何應用模型。
GCP現在通過Google Compute Engine的實驗性深度學習鏡像文件，向所有用戶提供fastai 1.0函數庫，用戶可以立即執行筆記本以及預先安裝的數據集，只需要在Google Cloud Marketplace中的深度學習鏡像文件頁面，併為執行實例進行設置，只要點擊部署PyTorch 1.0RC框架，就能使用Jupyter Lab、PyTorch 1.0和fastai的虛擬機。
而AWS副總裁Bratin Saha也提到，為大規模提供深度學習的功能，fastai函數庫也會很快的在AWS深度學習AMI和Amazon SageMaker上推出。
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