fastai ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die Praktikern hochrangige Komponenten bietet, die schnell und einfach erstklassige Ergebnisse in standardmäßigen Deep-Learning-Bereichen liefern können, und Forschern niedrigstufige Komponenten zur Verfügung stellt, die kombiniert werden können, um neue Ansätze zu entwickeln. Sie zielt darauf ab, beides ohne wesentliche Kompromisse bei Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität oder Leistung zu erreichen. Dies ist dank einer sorgfältig geschichteten Architektur möglich, die gemeinsame zugrunde liegende Muster vieler Deep-Learning- und Datenverarbeitungstechniken in Form von entkoppelten Abstraktionen ausdrückt. Diese Abstraktionen können prägnant und klar ausgedrückt werden, indem die Dynamik der zugrunde liegenden Python-Sprache und die Flexibilität der PyTorch-Bibliothek genutzt werden.