Milyen együttműködés folyik a Google és a PyTorch csapata között a PyTorch GCP-támogatásának javítása érdekében?
A Google és a PyTorch csapata együttműködött a PyTorch támogatásának javítása érdekében a Google Cloud Platformon (GCP). Ennek az együttműködésnek az a célja, hogy a felhasználók számára zökkenőmentes és optimalizált élményt nyújtson a PyTorch gépi tanulási feladatokhoz GCP-n történő használatakor. Ebben a válaszban megvizsgáljuk ennek az együttműködésnek a különböző aspektusait, beleértve a PyTorch integrációját a GCP infrastruktúrájával, eszközeivel és szolgáltatásaival.
Kezdetben a Google erőfeszítéseket tett annak biztosítására, hogy a PyTorch jól integrálódjon a GCP infrastruktúrájába. Ez az integráció lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyedén kihasználják a GCP számítási erőforrásainak, például a Google Cloud GPU-k méretezhetőségét és teljesítményét PyTorch-modelljeik betanításához. A GCP infrastruktúrájának kihasználásával a felhasználók profitálhatnak a nagy teljesítményű számítási és párhuzamos feldolgozási lehetőségekből, amelyek lehetővé teszik számukra a modellek gyorsabb és hatékonyabb betanítását.
Ezenkívül a Google kifejlesztette és kiadta a Deep Learning Containers (DLC) alkalmazást a PyTorch számára, amelyek előre konfigurált és optimalizált tárolóképek a PyTorch-munkaterhelések GCP-n való futtatásához. Ezek a tárolók tartalmazzák a szükséges függőségeket és könyvtárakat, így a felhasználók könnyebben beállíthatják PyTorch környezetüket a GCP-n. A DLC-khez további eszközök és keretrendszerek is tartoznak, például a TensorFlow és a Jupyter Notebook, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy zökkenőmentesen válthassanak a különböző gépi tanulási keretrendszerek között ugyanazon a környezetben.
Az infrastruktúra-integráció mellett a Google együttműködött a PyTorch csapatával, hogy fokozza a PyTorch támogatását a GCP gépi tanulási szolgáltatásaiban. Például a PyTorch teljes mértékben támogatott az AI Platform Notebookokon, amely együttműködő és interaktív környezetet biztosít a PyTorch kód fejlesztéséhez és futtatásához. A felhasználók létrehozhatnak PyTorch-jegyzetfüzeteket előre telepített PyTorch-könyvtárakkal és függőségekkel, így könnyen megkezdhetik a PyTorch-kísérleteket GCP-n.
Ezenkívül a Google kibővítette AutoML programcsomagját a PyTorch modellek támogatására. Az AutoML lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy automatikusan építsenek és telepítsenek gépi tanulási modelleket anélkül, hogy a gépi tanulási algoritmusok vagy a programozás széleskörű ismeretei kellenek. A PyTorch-támogatással a felhasználók kihasználhatják az AutoML képességeit a PyTorch-modellek méretarányos betanítására, optimalizálására és üzembe helyezésére, leegyszerűsítve a gépi tanulási munkafolyamatot, valamint csökkentve a modellfejlesztéshez szükséges időt és erőfeszítést.
A Google és a PyTorch csapata közötti együttműködés bemutatására a Google PyTorch oktatóanyagokat és példákat is kiadott hivatalos GitHub tárhelyén. Ezek a példák a témák széles skáláját fedik le, beleértve a képosztályozást, a természetes nyelvi feldolgozást és a megerősítő tanulást, gyakorlati útmutatást adva a felhasználóknak a PyTorch hatékony használatához a GCP-n.
A Google és a PyTorch csapata közötti együttműködés a PyTorch GCP-n való fokozott támogatását eredményezte. Ez az együttműködés magában foglalja az infrastruktúra integrációját, az előre konfigurált Deep Learning Container-ek fejlesztését, a PyTorch támogatását az AI Platform Notebookokon, az AutoML-lel való integrációt, valamint a PyTorch oktatóanyagok és példák kiadását. Ezen erőfeszítések célja, hogy a felhasználók számára zökkenőmentes és optimalizált élményt nyújtsanak a PyTorch gépi tanulási feladatokhoz a GCP-n történő használatakor.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hogyan váltják fel a Keras modellek a TensorFlow becslőket?
- Hogyan konfigurálható egy adott Python környezet Jupyter notebookdal?
- Hogyan kell használni a TensorFlow Serving-et?
- Mi az a Classifier.export_saved_model és hogyan kell használni?
- Miért használják gyakran a regressziót prediktorként?
- Relevánsak-e a Lagrange-szorzók és a kvadratikus programozási technikák a gépi tanulásban?
- Alkalmazható-e egynél több modell a gépi tanulási folyamat során?
- Képes-e a gépi tanulás a forgatókönyvtől függően kiválasztani a használandó algoritmust?
- Mi a legegyszerűbb módja a legalapvetőbb didaktikus MI-modell betanításának és telepítésének a Google AI Platformon egy ingyenes próbaverzió/próbaverzió és egy grafikus felhasználói felületű konzol segítségével, lépésről lépésre egy teljesen kezdő számára, programozási háttérrel nem?
- Hogyan lehet gyakorlatilag betanítani és telepíteni egy egyszerű AI-modellt a Google Cloud AI Platformon a GCP konzol grafikus felületén keresztül egy lépésről lépésre bemutató útmutatóban?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben