PyTorch es una biblioteca de machine learning muy valorada por su facilidad de uso y su enfoque dinámico del cálculo, lo que facilita el diseño, la depuración y la experimentación de modelos. Permite desarrollar rápidamente arquitecturas complejas manteniendo un código claro y cercano a Python nativo. Cuando se despliega en un servidor con CPU, PyTorch resulta especialmente útil gracias a su buena gestión de la paralelización y a sus optimizaciones para los procesadores modernos. De este modo, se adapta a las fases de prototipado, de entrenamiento de modelos de tamaño moderado y, sobre todo, de inferencia, al tiempo que ofrece una solución flexible y económica en recursos materiales.