Якое супрацоўніцтва адбываецца паміж Google і камандай PyTorch для паляпшэння падтрымкі PyTorch на GCP?
Google і каманда PyTorch супрацоўнічаюць, каб палепшыць падтрымку PyTorch на Google Cloud Platform (GCP). Гэта супрацоўніцтва накіравана на тое, каб забяспечыць карыстальнікам бясшвоўны і аптымізаваны вопыт пры выкарыстанні PyTorch для задач машыннага навучання на GCP. У гэтым адказе мы вывучым розныя аспекты гэтага супрацоўніцтва, уключаючы інтэграцыю PyTorch з інфраструктурай, інструментамі і службамі GCP.
Пачнем з таго, што Google прыклаў намаганні для таго, каб PyTorch быў добра інтэграваны ў інфраструктуру GCP. Гэтая інтэграцыя дазваляе карыстальнікам лёгка выкарыстоўваць маштабаванасць і магутнасць вылічальных рэсурсаў GCP, такіх як Google Cloud GPU, для навучання сваіх мадэляў PyTorch. Выкарыстоўваючы інфраструктуру GCP, карыстальнікі могуць атрымаць выгаду з высокапрадукцыйных вылічэнняў і магчымасцяў паралельнай апрацоўкі, што дазваляе ім навучаць мадэлі хутчэй і больш эфектыўна.
Больш за тое, Google распрацаваў і выпусціў кантэйнеры глыбокага навучання (DLC) для PyTorch, якія ўяўляюць сабой загадзя сканфігураваныя і аптымізаваныя выявы кантэйнераў для выканання працоўных нагрузак PyTorch на GCP. Гэтыя кантэйнеры ўключаюць у сябе неабходныя залежнасці і бібліятэкі, што палягчае карыстальнікам наладжванне асяроддзя PyTorch на GCP. DLC таксама пастаўляюцца з дадатковымі інструментамі і фрэймворкамі, такімі як TensorFlow і Jupyter Notebook, якія дазваляюць карыстальнікам бесперашкодна пераключацца паміж рознымі фрэймворкамі машыннага навучання ў адным асяроддзі.
У дадатак да інтэграцыі інфраструктуры Google супрацоўнічае з камандай PyTorch для паляпшэння падтрымкі PyTorch у сэрвісах машыннага навучання GCP. Напрыклад, PyTorch цалкам падтрымліваецца на наўтбуках платформы AI, што забяспечвае сумеснае інтэрактыўнае асяроддзе для распрацоўкі і запуску кода PyTorch. Карыстальнікі могуць ствараць нататнікі PyTorch з прадусталяванымі бібліятэкамі і залежнасцямі PyTorch, што дазваляе лёгка пачаць эксперыментаваць з PyTorch на GCP.
Акрамя таго, Google пашырыў свой набор AutoML для падтрымкі мадэляў PyTorch. AutoML дазваляе карыстальнікам аўтаматычна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання, не патрабуючы шырокіх ведаў аб алгарытмах машыннага навучання або праграмаванні. Дзякуючы падтрымцы PyTorch карыстальнікі могуць выкарыстоўваць магчымасці AutoML для навучання, аптымізацыі і разгортвання мадэляў PyTorch у маштабе, спрашчаючы працоўны працэс машыннага навучання і скарачаючы час і намаганні, неабходныя для распрацоўкі мадэлі.
Каб прадэманстраваць супрацоўніцтва паміж Google і камандай PyTorch, Google таксама выпусціла набор падручнікаў і прыкладаў па PyTorch у сваім афіцыйным рэпазітары GitHub. Гэтыя прыклады ахопліваюць шырокі спектр тэм, уключаючы класіфікацыю малюнкаў, апрацоўку натуральнай мовы і навучанне з падмацаваннем, даючы карыстальнікам практычныя рэкамендацыі па эфектыўным выкарыстанні PyTorch на GCP.
Супрацоўніцтва паміж Google і камандай PyTorch прывяло да палепшанай падтрымкі PyTorch на GCP. Гэта супрацоўніцтва ўключае ў сябе інтэграцыю інфраструктуры, распрацоўку папярэдне сканфігураваных кантэйнераў глыбокага навучання, падтрымку PyTorch на наўтбуках платформы AI, інтэграцыю з AutoML, а таксама выпуск падручнікаў і прыкладаў па PyTorch. Гэтыя намаганні накіраваны на тое, каб забяспечыць карыстальнікам бясшвоўны і аптымізаваны вопыт пры выкарыстанні PyTorch для задач машыннага навучання на GCP.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Як мадэлі Keras замяняюць ацэнкі TensorFlow?
- Як наладзіць канкрэтнае асяроддзе Python з дапамогай нататніка Jupyter?
- Як выкарыстоўваць TensorFlow Serving?
- Што такое Classifier.export_saved_model і як ім карыстацца?
- Чаму рэгрэсія часта выкарыстоўваецца ў якасці прадказальніка?
- Ці з'яўляюцца множнікі Лагранжа і метады квадратычнага праграмавання актуальнымі для машыннага навучання?
- Ці можна ў працэсе машыннага навучання выкарыстоўваць больш за адну мадэль?
- Ці можа машыннае навучанне адаптаваць, які алгарытм выкарыстоўваць у залежнасці ад сцэнарыя?
- Які самы просты шлях да навучання і разгортвання найбольш базавай дыдактычнай мадэлі штучнага інтэлекту на платформе Google AI з выкарыстаннем бясплатнага ўзроўню/пробнай версіі з выкарыстаннем кансолі графічнага інтэрфейсу пакрокава для абсалютнага пачаткоўца без вопыту праграмавання?
- Як практычна навучыць і разгарнуць простую мадэль штучнага інтэлекту на платформе Google Cloud AI праз графічны інтэрфейс кансолі GCP у пакрокавым кіраўніцтве?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning