PyTorch est une bibliothèque de machine learning appréciée pour sa simplicité d'utilisation et son approche dynamique du calcul, qui facilite la conception, le débogage et l'expérimentation de modèles. Elle permet de développer rapidement des architectures complexes tout en conservant un code clair et proche de Python natif. Déployé sur un serveur CPU, PyTorch se révèle particulièrement pertinent grâce à sa bonne gestion du parallélisme et à ses optimisations pour les processeurs modernes. Il s'adapte ainsi aux phases de prototypage, d'entraînement de modèles de taille modérée et surtout d'inférence, tout en offrant une solution flexible et peu coûteuse en ressources matérielles.