PyTorch ist eine beliebte Machine-Learning-Bibliothek, die sich durch ihre einfache Handhabung und ihren dynamischen Ansatz für die Berechnung auszeichnet. Mit ihr wird das Design, das Debugging und das Experimentieren mit Modellen erleichtert. Sie ermöglicht die schnelle Entwicklung komplexer Architekturen bei gleichzeitig Erhaltung eines klaren und nativ Python-ähnlichen Codes. Auf einem CPU-Server ist PyTorch dank gutem Parallelisierungsmanagement und Optimierungen für moderne Prozessoren besonders gut geeignet. Sie erhalten damit eine flexible und kostengünstige Lösung in Bezug auf Hardwareressourcen, die sich gut für Prototyping, das Training mittelgroßer Modelle und die Inferenz eignet.