Nous présentons PyTorch Frame, un cadre basé sur PyTorch pour l'apprentissage profond sur des données tabulaires multi-modales. PyTorch Frame facilite l'apprentissage profond tabulaire en fournissant une structure de données basée sur PyTorch pour gérer des données tabulaires complexes, en introduisant une abstraction de modèle pour permettre une implémentation modulaire des modèles tabulaires, et en autorisant l'intégration de modèles fondamentaux externes pour traiter des colonnes complexes (par exemple, les grands modèles linguistiques (LLMs) pour les colonnes de texte). Nous démontrons l'utilité de PyTorch Frame en implémentant divers modèles tabulaires de manière modulaire, en appliquant avec succès ces modèles à des données tabulaires multi-modales complexes, et en intégrant notre cadre avec PyTorch Geometric, une bibliothèque PyTorch pour les réseaux neuronaux graphiques (GNNs), afin d'effectuer un apprentissage bout-à-bout sur des bases de données relationnelles.