Microsoft traz suporte nativo ao PyTorch para Windows em dispositivos Arm
A Microsoft anunciou uma importante atualização que promete acelerar e simplificar o desenvolvimento em Windows em dispositivos Arm. Agora, o PyTorch, uma das ferramentas mais utilizadas para aprendizado de máquina, possui suporte nativo para essa arquitetura, trazendo mais eficiência e desempenho para desenvolvedores e pesquisadores.
O que é o PyTorch e por que o suporte nativo importa?
O PyTorch é uma plataforma de código aberto essencial para construir e treinar redes neurais profundas, amplamente usada em projetos de inteligência artificial e machine learning. Até pouco tempo, rodar o PyTorch em dispositivos Windows com chips Arm era uma tarefa complicada e demorada, exigindo processos manuais de compilação que afastavam muitos iniciantes e aumentavam o tempo de desenvolvimento.
Com o lançamento do PyTorch 2.7, as versões nativas para Windows on Arm foram disponibilizadas para Python 3.12, facilitando a instalação com gerenciadores de pacotes como o pip. Com isso, é possível aproveitar ao máximo o potencial da arquitetura Arm64 em laptops e PCs, inclusive em dispositivos modernos como os Copilot+ PCs.
Benefícios do suporte nativo ao PyTorch para Windows Arm
- Mais velocidade e eficiência no desenvolvimento de soluções de inteligência artificial;
- Facilidade na instalação e configuração, com comandos simplificados;
- Suporte a aplicações avançadas, como classificação de imagens, processamento de linguagem natural e IA generativa (exemplo: Stable Diffusion);
- Possibilidade de desenvolver, treinar e testar modelos diretamente em dispositivos com tecnologia Arm, sem precisar de máquinas adicionais;
- Disponibilidade de versões para LibTorch, a interface C++ do PyTorch, usada em implementações profissionais.
Como configurar o ambiente para usar PyTorch Arm no Windows
Para aproveitar essa novidade, é necessário preparar o ambiente de desenvolvimento seguindo alguns passos:
- Instale o componente “Desenvolvimento para Desktop com C++” no Visual Studio Build Tools;
- Selecione durante a instalação as ferramentas de construção VS 2022 C++ ARM64/ARM64EC mais recentes;
- Tenha o Rust instalado no sistema, para suporte à compilação de dependências;
- Instale o Python 3.12 (versão Arm64) para garantir compatibilidade;
Após a configuração, instale o PyTorch com um comando simples via pip:
pip install –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl torch
Quem quiser experimentar versões mais recentes mas menos estáveis pode instalar a versão Nightly com:
pip install –pre torch –index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
Gerencie dependências com ambientes virtuais e LibTorch
Para manter seus projetos organizados e evitar conflitos, a Microsoft recomenda criar Ambientes Virtuais (venv) no Python. Além disso, está disponível o LibTorch, a versão C++ do PyTorch, essencial para aplicações que requerem maior desempenho ou integração com sistemas que não usam Python.
O guia oficial de instalação do LibTorch está disponível no site do PyTorch para quem deseja explorar essa funcionalidade.
Possíveis desafios e soluções para dependências
Apesar dos avanços, algumas dependências importantes, especialmente as que envolvem código crítico em C, C++ ou Rust, podem não ter versões pré-compiladas para Arm64 no PyPI. Ainda assim, o pip consegue compilar essas bibliotecas diretamente a partir do código fonte, desde que as ferramentas de compilação estejam corretamente instaladas.
Por exemplo, pacotes populares como NumPy 2.2.3 e safetensors 0.5.3 podem ser instalados com comandos tradicionais, que acionam a compilação local:
- pip install numpy==2.2.3
- pip install safetensors==0.5.3
Potencial da IA generativa no Windows on Arm
Em uma demonstração prática, a Microsoft apresentou como usar os binários nativos do PyTorch para rodar modelos de IA generativa, como o Stable Diffusion, diretamente em dispositivos Windows Arm. Isso abre portas para o desenvolvimento de aplicações criativas e inovadoras, usando a tecnologia mais avançada sem depender exclusivamente de servidores remotos.
Para quem se interessa, o código usado na demonstração está disponível em um repositório público do GitHub, facilitando o aprendizado e a experimentação.
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