PyTorch

PyTorch — библиотека машинного обучения библиотека для языка Python с открытым исходным кодом, созданная на базе Torch. Она развивается под крылом Facebook и используется для обработки естественного языка. PyTorch предоставляет две основные высокоуровневые модели:

• Тензорные вычисления (по аналогии с NumPy) с развитой поддержкой ускорения на GPU;
• Глубокие нейронные сети, на базе системы autodiff.

2025: Обнаружение уязвимости, позволяющей злоумышленникам удаленно выполнять произвольный код

Обнаружена критическая уязвимость (CVE-2025-32434) в фреймворке для машинного обучения PyTorch, позволяющая злоумышленникам удаленно выполнять произвольный код. Уязвимость затрагивает пользователей, загружающих модели из непроверенных источников, даже при использовании опции weights_only=True, которая предназначена для загрузки только весов модели. Об этом Газинформсервис сообщил 22 апреля 2025 года.

Проблема связана с обработкой сериализованных объектов TorchScript. Злоумышленник может создать вредоносную модель, содержащую произвольный код Python, который будет выполнен при загрузке модели на уязвимой системе. Это открывает возможности для полного контроля над системой жертвы. Разработчики PyTorch выпустили обновление 2.6.0, исправляющее уязвимость. Всем пользователям настоятельно рекомендуется обновить свои установки до последней версии.

Критическая уязвимость PyTorch CVE-2025-32434 стала тревожным звоночком для всей индустрии машинного обучения. Даже стандартная мера предосторожности, такая как опция weights_only=True, оказалась бессильной. Этот инцидент ярко демонстрирует важность внедрения концепций MLSecOps для обеспечения комплексного подхода к безопасности на протяжении всего жизненного цикла моделей. Пользователям настоятельно рекомендуется перейти на новую версию PyTorch 2.6.0+, а специалистам — задуматься о полномасштабном внедрении практики безопасной разработки и систематическом мониторинге рисков. Важность таких мер возрастает, учитывая распространение сложных архитектур и рост числа пользователей PyTorch, отметила Римма Кулешова, киберэксперт «Газинформсервис» и менеджер продукта SafeERP.

2018: Выход PyTorch 1.0 для разработчиков

В начале октября 2018 года Facebook выпустила для разработчиков Facebook финальную версию своей открытой платформы машинного обучения PyTorch. Он содержит массу инструментов и средств интеграции, которые облегчат совместимость с облачными сервисами Google Cloud, Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure Machine Learning.

Кроме того, проект поддержали ведущие производители чипов ARM, Nvidia, Qualcomm и Intel, которые используют фреймворк для интеграций с библиотекой ядра и отслеживания времени выполнения логического вывода.

Facebook предоставила разработчикам открытую платформу машинного обучения. Она поддерживает облака Microsoft, Google, Amazon

Упрощению взаимодействия между различными этапами машинного обучения способствует сочетание в версии PyTorch 1.0 модульных и ориентированных на разработку возможностей фреймворка Caffe2 и стандарта ONNX с гибкой, нацеленной на исследования структурой библиотеки. Благодаря наличию данных функций в одном фреймворке пропадает необходимость переключаться между библиотеками, отмечают в Facebook.

Google не только реализовала поддержку PyTorch в нескольких своих облачных сервисах, но и приступила к сотрудничеству с Facebook для разработки ускорителей Tensor Processing Unit (TPU) для пользователей PyTorch.Александр Стихарёв, Shtab: Российскому рынку collaboration-систем не хватает экосистемности 16 т

Управляемый сервис сквозного машинного обучения Sagemaker от Amazon будет предоставлять пользователям PyTorch предварительно настроенные среды для автоматической настройки моделей машинного обучения и других целей.^[1]

Примечания