რა თანამშრომლობა ხდება Google-სა და PyTorch-ის გუნდს შორის PyTorch-ის მხარდაჭერის გასაძლიერებლად GCP-ზე?
Google და PyTorch-ის გუნდი თანამშრომლობენ PyTorch-ის მხარდაჭერის გასაძლიერებლად Google Cloud Platform-ზე (GCP). ეს თანამშრომლობა მიზნად ისახავს მომხმარებლებს მიაწოდოს უწყვეტი და ოპტიმიზებული გამოცდილება PyTorch-ის გამოყენებისას მანქანური სწავლების ამოცანებისთვის GCP-ზე. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით ამ თანამშრომლობის სხვადასხვა ასპექტს, მათ შორის PyTorch-ის ინტეგრაციას GCP-ის ინფრასტრუქტურასთან, ხელსაწყოებთან და სერვისებთან.
დასაწყისისთვის, Google-მა გააკეთა ძალისხმევა, რომ PyTorch კარგად იყოს ინტეგრირებული GCP-ის ინფრასტრუქტურასთან. ეს ინტეგრაცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ადვილად გამოიყენონ GCP-ის გამოთვლითი რესურსების მასშტაბურობა და სიმძლავრე, როგორიცაა Google Cloud GPU, რათა მოამზადონ თავიანთი PyTorch მოდელები. GCP-ის ინფრასტრუქტურის გამოყენებით მომხმარებლებს შეუძლიათ ისარგებლონ მაღალი ხარისხის გამოთვლითი და პარალელური დამუშავების შესაძლებლობებით, რაც მათ საშუალებას აძლევს მოამზადონ მოდელები უფრო სწრაფად და ეფექტურად.
უფრო მეტიც, Google-მა შეიმუშავა და გამოუშვა ღრმა სწავლის კონტეინერები (DLC) PyTorch-ისთვის, რომელიც არის წინასწარ კონფიგურირებული და ოპტიმიზებული კონტეინერის სურათები GCP-ზე PyTorch-ის დატვირთვის გასაშვებად. ეს კონტეინერები მოიცავს აუცილებელ დამოკიდებულებებს და ბიბლიოთეკებს, რაც მომხმარებლებს გაუადვილებს მათი PyTorch გარემოს GCP-ზე დაყენებას. DLC-ებს ასევე გააჩნიათ დამატებითი ხელსაწყოები და ჩარჩოები, როგორიცაა TensorFlow და Jupyter Notebook, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეუფერხებლად გადაერთონ მანქანათმცოდნეობის სხვადასხვა ჩარჩოებს შორის იმავე გარემოში.
ინფრასტრუქტურის ინტეგრაციის გარდა, Google თანამშრომლობდა PyTorch-ის გუნდთან PyTorch-ის მხარდაჭერის გასაძლიერებლად GCP-ის მანქანური სწავლების სერვისებზე. მაგალითად, PyTorch სრულად არის მხარდაჭერილი AI პლატფორმის ნოუთბუქებზე, რომელიც უზრუნველყოფს კოლაბორაციულ და ინტერაქტიულ გარემოს PyTorch კოდის შემუშავებისა და გაშვებისთვის. მომხმარებლებს შეუძლიათ შექმნან PyTorch ნოუთბუქები წინასწარ დაინსტალირებული PyTorch ბიბლიოთეკებით და დამოკიდებულებებით, რაც გაადვილებს PyTorch-ის ექსპერიმენტების დაწყებას GCP-ზე.
გარდა ამისა, Google-მა გააფართოვა თავისი AutoML კომპლექტი PyTorch მოდელების მხარდასაჭერად. AutoML საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ავტომატურად შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები მანქანური სწავლების ალგორითმების ან პროგრამირების ფართო ცოდნის საჭიროების გარეშე. PyTorch-ის მხარდაჭერით მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ AutoML-ის შესაძლებლობები PyTorch-ის მოდელების გაწვრთნის, ოპტიმიზაციისა და განლაგების მასშტაბით, რაც გაამარტივებს მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესს და ამცირებს მოდელის შემუშავებისთვის საჭირო დროსა და ძალისხმევას.
Google-ისა და PyTorch-ის გუნდს შორის თანამშრომლობის საჩვენებლად, Google-მა ასევე გამოუშვა PyTorch-ის გაკვეთილების ნაკრები და მაგალითები თავის ოფიციალურ GitHub საცავში. ეს მაგალითები მოიცავს თემების ფართო სპექტრს, მათ შორის გამოსახულების კლასიფიკაციას, ბუნებრივი ენის დამუშავებას და განმტკიცების სწავლებას, რაც მომხმარებლებს აძლევს პრაქტიკულ მითითებებს, თუ როგორ გამოიყენონ PyTorch ეფექტურად GCP-ზე.
Google-სა და PyTorch-ის გუნდს შორის თანამშრომლობამ გამოიწვია PyTorch-ის გაძლიერებული მხარდაჭერა GCP-ზე. ეს თანამშრომლობა მოიცავს ინფრასტრუქტურის ინტეგრაციას, წინასწარ კონფიგურირებული Deep Learning კონტეინერების განვითარებას, PyTorch-ის მხარდაჭერას AI პლატფორმის ნოუთბუქებზე, ინტეგრაციას AutoML-თან და PyTorch-ის გაკვეთილებისა და მაგალითების გამოშვებას. ეს მცდელობები მიზნად ისახავს მომხმარებლებს მიაწოდოს უწყვეტი და ოპტიმიზებული გამოცდილება PyTorch-ის გამოყენებისას მანქანური სწავლების ამოცანებისთვის GCP-ზე.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- მონაცემების გაწმენდისას, როგორ უნდა დარწმუნდეთ, რომ მონაცემები არ არის მიკერძოებული?
- როგორ ეხმარება მანქანური სწავლება მომხმარებელს სერვისებისა და პროდუქტების შეძენაში?
- რატომ არის მანქანური სწავლება მნიშვნელოვანი?
- რა არის მანქანური სწავლის სხვადასხვა ტიპები?
- უნდა იქნას გამოყენებული თუ არა ცალკეული მონაცემები მანქანური სწავლების მოდელის ტრენინგის შემდგომ ეტაპებზე?
- რას ნიშნავს ტერმინი უსერვოლო პროგნოზი მასშტაბით?
- რა მოხდება, თუ ტესტის ნიმუში არის 90%, ხოლო შეფასების ან პროგნოზირების ნიმუში არის 10%?
- რა არის შეფასების მეტრიკა?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრები?
- როგორ შევაჯამოთ საუკეთესოდ რა არის TensorFlow?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში