Meta ve PyTorch'tan Ayrılırken

 (soumith.ch)
7 puan yazan GN⁺ 2025-11-08 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Yaklaşık 8 yıldır PyTorch'a liderlik eden Soumith Chintala, 11 yıldır bünyesinde bulunduğu Meta'dan ve PyTorch'tan ayrıldığını duyurdu
  • PyTorch artık eksaskale eğitimi destekliyor ve temel modellerin çalıştırılması, dünya genelinde eğitim alanında kullanım gibi geniş kapsamlı başarılara ulaştı
  • Kendisi, PyTorch'un bağımsız olarak işletilebilecek kadar olgunlaştığını düşünüyor ve halef liderliğin istikrarına güven duyuyor
  • FAIR döneminden beri birlikte çalıştığı meslektaşlarıyla iş birliği, açık kaynak kültürü ve kullanıcı topluluğunun büyümesine dair teşekkür ve değerlendirmeler
  • Kişisel olarak ise yeni bir meydan okuma için Meta dışında küçük bir proje başlatmayı planlıyor

Meta ve PyTorch'tan ayrılık

  • Meta'da 11 yıl çalıştı ve yaklaşık 8 yıl boyunca PyTorch'a liderlik ederek yapay zeka sektöründe %90'ın üzerinde benimsenme oranına ulaştı
    • PyTorch artık eksaskale eğitimi destekliyor ve zekayı yeniden tanımlayan temel modelleri çalıştırıyor
    • MIT'den Hindistan'ın kırsal bölgelerine kadar eğitim sahasında kullanılıyor; erişilebilirliği artırma hedefi ise neredeyse gerçekleşmiş durumda
  • Yapay zekadaki ilerleme hızı yüksek olduğu için PyTorch'un da gelişmeye devam etmesi gerektiğini, ancak şimdiden çok şey başarıldığını belirtti
  • Açık kaynağın gücüne ve keyifli araştırma kültürüne inanan tüm iş birlikçilerine teşekkür etti
  • Meta içinde başka bir göreve geçebilirdi, ancak yeni meydan okumalar ve merakı nedeniyle dışarı çıkmaya karar verdi
  • Yazısını “Yapay zekayı lezzetli ve erişilebilir hale getirelim” mesajıyla bitirirken, topluluk içinde yer almaya devam edeceğini de ifade etti

PyTorch'un gelecekteki istikrarı

  • PyTorch'u sonsuza dek yönetmek istemediğini ve hedefinin istikrarlı bir durumda ayrılmak olduğunu anlattı
    • 2024 sonundan itibaren ayrılığa hazırlanmaya başladı ve 2025 Ağustos'ta ekibin bağımsız olarak çalışabileceğine emin oldu
  • Edward, Suo, Alban, Greg, John, Joe, Jana gibi kilit isimlerin ürün ve organizasyon sorunlarını özerk biçimde çözdüğünü söyledi
  • PyTorch Conference'daki ürün hikâyesinin tutarlı olması ve geçmişteki sorunların iyileşmesi üzerinden kurumsal dayanıklılığı vurguladı
  • Greg, Alban, Ed, Jason, Joe ve diğerlerinin PyTorch'un değerlerini ve kültürünü sürdürdüğünü, ayrıca bu değerlerle uyumlu çok sayıda insan olduğunu belirtti
  • John, Suo ve Jana'nın teknik yetkinlikleri ile birlikte çalışma deneyimlerine özel olarak değinerek ekibin sürdürülebilirliği konusunda güvenini ifade etti

Meta'daki zaman

  • FAIR'in ilk dönemlerini “büyülü bir zaman” olarak anımsayarak GAN araştırmaları, Starcraft botu, FAIR kümesinin kurulması, nesne tespiti, PyTorch geliştirme gibi çeşitli projelerde yer aldığını anlattı
  • 2015~2016 dönemini en üretken ve en keyifli yılları olarak değerlendirdi
  • Şirkete ilk katıldığında Andrew Tulloch'un mentorluk desteğinin çok yardımcı olduğunu belirtti

PyTorch geliştirme yolculuğu

  • PyTorch'un tasarım, yönetim, dokümantasyon ve dağıtım dahil tüm süreçlerine doğrudan katılarak onu yüzlerce kişilik bir ürüne dönüştürdü
  • Meta içi ve dışındaki mühendisler, araştırmacılar, açık kaynak katkıcıları, dokümantasyon yazarları ve donanım ortaklarına teşekkür etti
  • Adam Paszke, Sam Gross, Greg Chanan, Joe Spisak, Alban Desmaison, Edward Yang gibi birçok kilit ismi andı
  • 2017 NeurIPS'te bir yüksek lisans öğrencisinin PyTorch sayesinde araştırmasını tamamladığını söylemesini anımsayarak kullanıcı üzerindeki etkiyi derinden hissettiğini anlattı
  • PyTorch Conference'ın 300 kişilik aile benzeri bir buluşmadan 3.000 kişilik bir sektör etkinliğine dönüşmesine rağmen, genişleyen etkisiyle gurur duyduğunu belirtti

Teşekkür notu

  • Mark Zuckerberg ve Mike Schroepfer'in açık kaynak stratejisini desteklemesinin FAIR ve PyTorch'u mümkün kıldığını söyledi
  • Yann LeCun ve Rob Fergus'a FAIR'in ilk inşası için teşekkür etti
  • Aparna Ramani'nin teknik liderliğini ve uygulama gücünü özellikle övdü
  • Santosh, Kaushik, Delia, Oldham, Ben gibi altyapı ekibi üyelerinin sıcak karşılaması ve iş birliğinden söz etti
  • Serkan, Howard, Jerome, Abhijit, Yoram, Joelle, Aparna, Damien gibi yöneticilere de teşekkür etti

Kapanış

  • “Bu benim yolculuğum değil, bizim yolculuğumuzdu” diyerek ortak başarıyı vurguladı
  • Bundan sonra “küçük, yeni ve rahatsız edici işler” deneyeceğini söyledi
  • PyTorch topluluğuna “Yapay zekayı lezzetli ve kolay hale getirmeye devam edin” diyerek destek mesajı bıraktı

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2025-11-08
Hacker News görüşü

  • Birçok yorumun PyTorch'u sonuçlara bakarak değerlendirdiği görülüyor. Ancak Soumith Chintala PyTorch'u ortak geliştirirken hızlı ve etkileşimli geliştirme ortamları neredeyse yoktu. JAX de henüz ortada yoktu.
    O dönemde PyTorch'u deneyen tüm araştırmacılar hemen geçmek isteyecek kadar onun çok daha iyi olduğunu düşünüyordu. Andrej Karpathy de 2017 tarihli bir tweet'inde “Birkaç aydır PyTorch kullanıyorum ve hayatım değişti” demişti (tweet bağlantısı).
    Soumith'in yıllar süren özverili emeği için teşekkür ediliyor ve bundan sonraki yolculuğunda da başarı dileniyor

    • Chainer zaten define-by-run modelini ortaya koymuştu. Japonya'daki küçük bir şirket tarafından geliştirilen bir framework'tü ve PyTorch'un ilk sürümleri de Chainer'dan büyük ölçüde etkilendiğini açıkça belirtmişti
    • PyTorch, 2015 civarındaki Python Autograd kütüphanesinden ilham aldı. Hatta PyTorch'un otomatik türev sisteminin adı da gerçekten autograd idi. JAX, Autograd'ın doğrudan devamı niteliğinde ve geliştiricilerinden bazıları bugün hâlâ JAX ekibinde çalışıyor. PyTorch'un ortak yazarlarından Adam Paszke de şu anda JAX ve Dex projelerinde yer alıyor (Autograd geçmişi, PyTorch tanıtım arşivi)

  • Ben, Meta ve PyTorch'ta Soumith tarafından doğrudan işe alınıp birlikte çalışan kişilerden biriyim.
    Soumith, PyTorch'u her zaman topluluk merkezli bir proje olarak gördü. Yalnızca ortak yaratıcılar Adam ve Sam'in değil, Caffe2 ekibiyle birleşme sürecinde de herkesin katkısını takdir etti.
    PyTorch en başından beri araştırma topluluğu için açık bir framework olarak tasarlandı ve Soumith büyüme süreci boyunca yeni insanlarla kurumların katılımını teşvik etti.
    Gerçek bir yetenek mıknatısıydı; bu sayede sayısız parlak insan tutkularını PyTorch'u geliştirmeye adadı.
    Artık o ayrılsa bile PyTorch kendi ayakları üzerinde durabilecek bir olgunluğa ulaşmış durumda. Açık kaynağın başarılı hali tam da budur

    • Ben de Soumith'le çalıştım; gerçekten efsanevi bir figür. Büyük değişimler yaratırken alçakgönüllü kalabilen, politik olmayan ve çevresindekileri büyüten bir liderdi. Kendisine içtenlikle şans diliyorum

  • Bu olayın ilginç yanı, Meta içinde yapay zeka ile ilgili tekel niteliğinde varlıklar olmadığına dair bir işaret gibi görünmesi.
    Bu, askeri araştırmaların gerçekte olduğundan çok daha ileride olduğuna dair mite benziyor.
    Sonuçta büyük teknoloji şirketlerinin yapay zeka laboratuvarları da özel gizli teknolojilere sahip olmadan, mevcut olandan çok farklı olmayan işleri tekrar ediyor gibi görünüyor

    • Bu biraz fazla yorumlamak gibi geliyor. Soumith 11 yıldır Meta'daydı ve muhtemelen hisse bazlı ödemelerden de yeterince faydalandı. Üstelik yakın zamanda çocuğu oldu ve Meta'nın iş-yaşam dengesi pek iyi değil.
      Ayrıca Meta son dönemde LLM merkezli bir yön değişimine gidiyor; bu da PyTorch'un önceki rolünü küçültüyor. Bunlara bakınca bu geçiş gayet doğal görünüyor
    • Askeri teknoloji çoğu zaman aslında sivil taraftan geri kalmış oluyor. Gizlilik iş birliğini engelliyor, siyasi etkenler de verimsizliği artırıyor
    • Soumith'in ayrılışı Meta'nın yapay zeka alanındaki özgünlüğüyle ilgisiz görünüyor. Sadece yeni bir değişim isteme zamanı gelmiş gibi.
      Bugünlerde yapay zeka sektöründe dolaşan 'AGI çok yakında' iddiaları da içeride çalışan geliştiricileri pek heyecanlandırmıyor. Karpathy'nin eğitime dönmesi ya da Mira Murati'nin startup kurması da aynı bağlamda değerlendirilebilir
    • Sadece küçük işlere odaklanmak istediğini söyledi. Yeni projesinin yapay zekayla ilgili olup olmayacağını bile bilmiyoruz
    • Askeri ekipmanla doğrudan çalışmış biri bunu bilir; 'ileri askeri teknoloji' denen şeylerin çoğu aslında ucuz parçalardan kurulmuş, kendini kanıtlamış eski teknolojilerdir. Rus dronlarında Raspberry Pi kullanılması gibi, gerçek tablo şaşırtıcı derecede sıradandır

  • Soumith'in coşkusu bulaşıcıydı. DCGAN makalesini görüp Lua Torch ile denemeler yaptım ve küçük Oxford flowers veri setinde bile iyi çalıştı.
    Soumith de sonuca o kadar şaşırmıştı ki bunu sosyal medyada paylaştı.
    O dönemde PyTorch ve Lua Torch, TensorFlow'dan çok daha kullanışlıydı ve kodları da kurcalamaya elverişli bir yapıya sahipti; bu yüzden araştırmacılar özgürce deney yapabiliyordu

    • Bir yorumda Oxford flowers veri setinin ne olduğu ve nereden bulunabileceği soruluyordu

  • Soumith'in şu sözü özellikle etkileyiciydi: “küçük ve yeni şeyler, henüz tam anlamadığım şeyler, rahatsızlık veren şeyler yapmak istiyorum.”
    Meta'nın içinde başka işlere geçebilirdi ama o, dışarı çıkması gerektiğini söyleyen merakının peşinden gitti. Bir bakıma 'ormana dönen Siddhartha' gibi

    • “Siddhartha'nın gölgesi” ifadesine katılıyorum ama aynı zamanda o, toplumsal etkisi çok büyük bir megacorp'ta çalıştıktan sonra biraz uzaklaşmak isteyen biri olarak da görülebilir

  • Ben bir JAX kullanıcısı olarak PyTorch'un başarısına saygı duyuyorum. TensorFlow 1 hata yaptıktan sonra PyTorch yapay zeka ekosistemine hâkim oldu.
    Matt Johnson'ın Autograd'ı JAX'e dönüştürmesi de bir gün Soumith gibi yüksek takdir görsün isterim

    • Bir yorumda TensorFlow'un neden başarısız görüldüğü soruluyordu
    • Hem JAX hem PyTorch kullanmış olup olmadığı ve neden JAX'i tercih ettiği de soruluyordu
    • JAX harika ama Google'ın projelerdeki istikrarsızlığı endişe veriyor. Günün birinde uyumsuz bir JAX 2.0 sürümüyle her şeyin değişmesi riski var

  • Torch'un temel kütüphanesi de gerçekten kullanması keyifli bir araç. Rust tarafında tch ve Burn gibi binding'ler var ve bunlar libtorch ile iyi çalışıyor.
    PyTorch'un avantajı dinamik debug imkânı sunmasıydı. Terminalde modeli doğrudan durdurup iç duruma bakabilme deneyimini hâlâ özlüyorum

    • Bu sayede geçmişte korkunç kodlar da çok yazdım ama o dönem gerçekten ihtişamlıydı

  • Şu sözü de akılda kalıcıydı: “Tüm büyük yapay zeka şirketleri ve donanım üreticileriyle iletişime geçebilecek konumdaydım ama sonunda merak kazandı.”
    Umarım bir kez daha yeni ve güçlü bir araç ortaya çıkarır

    • Merak yok olunca her şey çöküyor. Ben de o duyguyu iyi biliyorum.
      Geçim için uzun süre anlamsız işler yapmak zorunda kaldığım dönemler oldu; bu yüzden böyle bir kararı verebilmesine biraz imreniyorum

  • “PyTorch MIT'den Hindistan kırsalındaki sınıflara kadar öğretiliyor” sözü de etkileyiciydi.
    Hatta Hindistan'daki bazı sınıflar, eğitime erişim ve uygulama odaklılık açısından Amerika'daki elit mühendislik okullarından daha iyi olabilir diye düşündürüyor

    • Amerika'daki 'elit mühendislik okulları' gerçekte çoğu zaman toplumsal statü ve araştırma çıktılarıyla değerlendiriliyor; eğitim kalitesi ise düşük olabiliyor
    • Buna karşılık Hindistan'ın geleneksel eğitim sistemi de ezbere ve sınav odaklılığıyla eleştiriliyor. Amerikan mühendislik okulları mükemmel değil ama Hindistan tarzı eğitimin sorunları da hâlâ ciddi diyenler vardı

  • Her gün PyTorch kullanan biri olarak Soumith'e ve ekibe içten teşekkürler.
    Bu araç sayesinde eskiden sadece hayal edebildiğim fikirleri artık doğrudan deneyebiliyorum.
    PyTorch hayatımın büyük bir parçası oldu ve bir sonraki yolculuğunda da ona şans diliyorum