What is Ivy?
Il peut être difficile de s'y retrouver dans la diversité des frameworks de Machine Learning. Vous pourriez trouver le modèle ou la bibliothèque idéale, pour vous rendre compte qu'il est conçu avec PyTorch alors que votre projet repose sur TensorFlow ou JAX. La réécriture manuelle du code est souvent fastidieuse, chronophage et source d'erreurs subtiles difficiles à déboguer.
Ivy est spécialement conçu pour combler ces lacunes. Il agit comme un traducteur universel pour votre code ML, vous permettant de convertir des modèles, des outils, et même des bibliothèques entières entre les frameworks populaires. L'objectif est de préserver la fonctionnalité tout en rationalisant votre processus de développement, vous donnant la liberté d'utiliser les meilleures ressources disponibles, quel que soit leur framework d'origine.
Fonctionnalités clés
Voici comment Ivy vous aide à travailler plus efficacement à travers différents écosystèmes ML :
🔁 Convertir le code avec
ivy.transpile: Traduisez des modèles ML, des fonctions ou des bibliothèques entières d'un framework source (actuellement PyTorch) vers un framework cible (TensorFlow, JAX ou NumPy) souvent en utilisant une seule ligne de code. Cela réduit considérablement l'effort manuel nécessaire pour adapter le code.🔧 Conserver la fonctionnalité complète et la possibilité de modification : Étant donné qu'Ivy effectue une conversion source à source, le code transpilé n'est pas une boîte noire. Il reste lisible, fonctionnel et entièrement modifiable, ce qui vous permet de l'inspecter, de le déboguer ou de l'étendre dans le framework cible de votre choix.
⚡ Optimiser avec
ivy.trace_graph: Générez des graphes de calcul efficaces et natifs du framework à partir de fonctions Python contenant du code Ivy ou du code de framework natif. Ce processus supprime la surcharge de Python et optimise le chemin d'exécution.↔️ Unifier les principaux frameworks : Ivy prend actuellement en charge la conversion de PyTorch vers TensorFlow, JAX et NumPy. La prise en charge de frameworks sources supplémentaires est activement en cours de développement, dans le but de créer une large interopérabilité.
🧩 Intégrer de manière transparente : Utilisez Ivy pour extraire des composants de l'écosystème d'un framework vers un autre. Des bibliothèques comme Kornia ont déjà intégré Ivy pour offrir une prise en charge multi-framework prête à l'emploi.
Cas d'utilisation
Adopter un modèle de pointe : Vous découvrez un nouvel algorithme implémenté en PyTorch sur GitHub, avec des poids pré-entraînés. L'environnement de production de votre équipe utilise TensorFlow. Au lieu d'un long processus de portage manuel, vous utilisez
ivy.transpile(pytorch_model_class, source='torch', target='tensorflow')pour générer une structure de modèle TensorFlow équivalente, prête pour le chargement et l'intégration des poids.Effectuer des benchmarks sur différents backends : Vous avez développé une fonction JAX personnalisée pour une opération mathématique spécifique et vous devez comprendre ses caractéristiques de performance par rapport à TensorFlow ou même à une implémentation NumPy pure sur différents matériels. Utilisez
ivy.transpilepour créer des versions équivalentes pour chaque backend, permettant ainsi un benchmark cohérent et équitable à partir d'une seule base de code.Tirer parti de bibliothèques spécialisées : Votre projet principal est en TensorFlow, mais vous avez besoin de fonctions avancées d'augmentation d'image disponibles uniquement dans la bibliothèque Kornia basée sur PyTorch. En utilisant
tf_kornia = ivy.transpile(kornia, source='torch', target='tensorflow'), vous pouvez directement appeler les fonctions Kornia dans votre code TensorFlow, en traitant la bibliothèque transpilée comme un module TensorFlow natif.
Conclusion
Ivy vous permet de vous libérer des silos de frameworks dans votre travail de Machine Learning. En simplifiant la conversion de modèles et de bibliothèques entre PyTorch, TensorFlow, JAX et NumPy, Ivy économise un temps de développement précieux et ouvre de nouvelles possibilités. Vous gagnez en flexibilité pour utiliser les meilleurs outils et codes disponibles, quelle que soit leur origine, ce qui vous permet de vous concentrer davantage sur l'innovation et moins sur la traduction. Son approche source à source vous assure de conserver le contrôle et la compréhension de votre base de code tout au long du processus.
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Google Fonts,Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ivy was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
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