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本文展示了 Meta 的开源 PyTorch 推理框架 ExecuTorch，该框架与行业领导者合作开发，专为边缘设备设计。文章重点介绍了 ExecuTorch 如何显著改进 Meta 系列应用上的端侧机器学习，从而在延迟、用户隐私和离线功能方面实现显著提升。文章提供了具体示例，例如在 Instagram 上实现更快的抠图功能，在 WhatsApp 上增强视频和通话质量，通过将模型迁移到设备端，在 Messenger 上实现端到端加密，以及为 Facebook 提供后台音乐推荐。ExecuTorch 的紧凑运行时、模块化和可扩展性简化了从研究到生产的流程，使其成为可扩展的端侧人工智能的强大解决方案。