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170个新项目，579个活跃代码仓库，Facebook开源年度回顾

百家作者：AI100 2020-01-16 05:18:06

作者 | Dmitry Vinnik

译者 | 泓礼

编辑 | 夕颜

出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）??

【导读】过去一年对于Facebook的开源工程师来说是繁忙的一年。在2019年，Facebook发布了170个新的开源项目，活跃代码仓库产品达到了579个。本文中，Facebook对2019年的开源情况做了总结，快来看一下你有没有从中获益的吧！

在这些项目中，Facebook内部的工程师做出了非常重要的贡献，今年有超过82,000次提交，但是这也离不开外界贡献者的大力支持，大约2,500名外界贡献者提交了超过32000个更改。除了这些贡献之外，今年有将近93,000名新人加入了我们的项目，促成所有开源项目中最重要的组成部分——社区！没有您的贡献，Facebook Open Source就不会在这里，因此我们要感谢所有在2019年参与的开发者。

基金会和合伙人

我们还继续朝着协作和支持开源项目的目标努力。我们在2019年努力实现这一目标的方式之一是通过基金会和对各自社区充满热情的组织建立合伙人关系。

在2018年，我们与Linux基金会合作宣布了我们打算成立一个支持GraphQL的基金会的意向。一年后，GraphQL基金会蓬勃发展，并且不断增加新成员，社区不断扩大。该基金会恪守最初的扩大受众的目标，并在最近启动了免费课程来介绍如何使用GraphQL构建Web API。

Facebook的另一个开源项目Presto，也成为Linux基金会主持下的子基金会。在新成立的Presto基金会中，社区承担着大规模分布式数据处理的任务，同时保持中立的治理模型，以更好地实现社区中的协作和多样性。

PyTorch

PyTorch是Facebook开发的开源深度学习平台，在2019年被广泛的采用，并且它的生态系统正不断扩展。在我们的年度PyTorch开发者大会上，我们宣布了该平台的重大更新，例如PyTorch Mobile的发布。这个新平台在充分考虑性能和优化的情况下，允许将PyTorch模型的端到端工作流部署在移动设备上。

除了平台本身之外，PyTorch生态系统今年还吸引了许多新项目。这些PyTorch工具包新增功能的主要思想是允许用户专注于手头的任务，同时抽象出诸如处理安全性或隐私等复杂操作。其中一个项目是CrypTen，这是一个用于保护隐私的机器学习框架。在使用此框架时，机器学习研究人员可以使用熟悉的PyTorch API来执行复杂的加密操作。今年的另一项新增功能是Captum，一个可解释和可理解的模型库。通过此项目，研究人员可以获得更多关于为什么他们的模型以这种方式工作的信息，并且能够更好地向其他人解释其模型的结果。

尽管生态系统的目标是为研究者的成功提供所有必要的工具，但我们也理解在浏览平台时无缝体验的重要性。这就是为什么我们在PyTorch教程中添加了对Google Colaboratory（免费的Jupyter笔记本环境）的支持。可以在浏览器中测试脚本的能力使我们的平台更受想要尝试的初学者和寻找特定技巧来解决问题的高级从业人员的欢迎。

手机和网络

React和React Native仍然非常活跃，并继续引领我们的Web和移动开源产品。两者都在我们的F8技术讲座、课堂以及我们的podcast和The Diff进行了展示。

随着移动应用程序变得越来越复杂，我们越来越专注于改善便携式设备开发人员的体验。在2019年中，我们发布了Hermes，这是一个针对移动应用优化的开源JavaScript引擎。通过这个项目，我们的用户，特别是React Native开发人员，即使在内存不足和存储速度慢的约束下也能够显着提高应用程序性能。

我们改善移动开发的努力不仅限于开发本身，还包括连接性和移动网络。今年年初，我们推出了开源的Magma，这是一个帮助运营商及时部署移动网络的平台。该项目提供了用于自动化移动网络管理的必要工具，例如元素配置和软件更新。