Квантжуулалтын техниктэй ажиллахдаа янз бүрийн хувилбаруудын нарийвчлал/хурдтай харьцуулахын тулд квантчлалын түвшинг програм хангамжаас сонгох боломжтой юу?
Тензорын боловсруулалтын нэгжийн (TPUs) контекст дахь квантчлалын техниктэй ажиллахдаа квантчлал хэрхэн хэрэгжиж байгааг, мөн нарийвчлал, хурдыг хооронд нь харьцуулсан янз бүрийн хувилбаруудад програм хангамжийн түвшинд тохируулах боломжтой эсэхийг ойлгох нь чухал юм. Тооцоолол нь тооцооллын болон
Google Cloud Platform (GCP) гэж юу вэ?
GCP буюу Google Cloud Platform нь Google-ээс олгодог үүлэн тооцооллын үйлчилгээний багц юм. Энэ нь хөгжүүлэгчид болон байгууллагуудад Google-ийн дэд бүтцэд хэрэглүүр, үйлчилгээг бий болгох, байршуулах, өргөтгөх боломжийг олгодог өргөн хүрээний хэрэгсэл, үйлчилгээг санал болгодог. GCP нь хиймэл оюун ухаан зэрэг янз бүрийн ажлын ачааллыг гүйцэтгэх найдвартай, найдвартай орчинг бүрдүүлдэг
"gcloud ml-engine jobs submit training" нь сургалтын ажил илгээх зөв тушаал мөн үү?
"gcloud ml-engine jobs submit training" гэдэг нь үнэхээр Google Cloud Machine Learning дээр сургалтын ажил илгээх зөв тушаал юм. Энэ тушаал нь Google Cloud SDK (Програм хангамж хөгжүүлэлтийн хэрэгсэл)-ийн нэг хэсэг бөгөөд Google Cloud-аас үзүүлж буй машин сургалтын үйлчилгээтэй харилцахад тусгайлан зориулагдсан болно. Энэ тушаалыг гүйцэтгэх үед танд хэрэгтэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Тензор боловсруулах нэгжүүд - түүх ба техник хангамж
Google Cloud AI платформ дээр сургалтын ажил илгээхэд ямар командыг ашиглаж болох вэ?
Google Cloud Machine Learning (эсвэл Google Cloud AI платформ) дээр сургалтын ажил илгээхийн тулд "gcloud ai-platform jobs submit training" командыг ашиглаж болно. Энэхүү тушаал нь танд сургалтын ажлыг AI платформ сургалтын үйлчилгээнд илгээх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь машин сургалтын загваруудыг сургах өргөтгөх боломжтой, үр ашигтай орчинг бүрдүүлдэг. "gcloud ai-платформ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Тензор боловсруулах нэгжүүд - түүх ба техник хангамж
TensorFlowServing эсвэл Cloud Machine Learning Engine-ийн автомат масштабтай урьдчилан таамаглах үйлчилгээн дээр экспортлогдсон загваруудаар таамаглал хийхийг зөвлөж байна уу?
Экспортолсон загварууд дээр таамаглал өгөхөд TensorFlowServing болон Cloud Machine Learning Engine-ийн таамаглах үйлчилгээ нь үнэ цэнэтэй сонголтыг санал болгодог. Гэсэн хэдий ч энэ хоёрын хоорондох сонголт нь програмын тусгай шаардлага, өргөтгөх чадвар, нөөцийн хязгаарлалт зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаарна. Дараа нь эдгээр үйлчилгээг ашиглан урьдчилан таамаглах зөвлөмжийг судалж үзье.
TensorFlow-ийн өндөр түвшний API гэж юу вэ?
TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан хүчирхэг нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг бий болгох, ашиглах боломжийг олгодог өргөн хүрээний хэрэгсэл, API-уудыг өгдөг. TensorFlow нь доод түвшний болон өндөр түвшний API-г санал болгодог бөгөөд тус бүр нь хийсвэрлэл, нарийн төвөгтэй байдлын өөр өөр түвшинд нийцдэг. Өндөр түвшний API-ийн тухай ярихад TensorFlow
Cloud Machine Learning Engine-д хувилбар үүсгэхийн тулд экспортолсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
Cloud Machine Learning Engine-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхийн тулд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай нь үнэн юм. Энэхүү шаардлага нь Cloud Machine Learning Engine-ийн зөв үйл ажиллагаанд зайлшгүй шаардлагатай бөгөөд систем нь урьдчилан таамаглах ажилд бэлтгэгдсэн загваруудыг үр дүнтэй ашиглах боломжийг олгодог. Нарийвчилсан тайлбарыг ярилцъя
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Тензор боловсруулах нэгжүүд - түүх ба техник хангамж
TPU v3-тай харьцуулахад TPU v2-ийн сайжруулалт, давуу тал юу вэ, ус хөргөх систем нь эдгээр сайжруулалтад хэрхэн хувь нэмэр оруулж байна вэ?
Google-ийн бүтээсэн Tensor Processing Unit (TPU) v3 нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт томоохон дэвшлийг харуулж байна. Өмнөх загвар болох TPU v2-тэй харьцуулахад TPU v3 нь түүний гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэх хэд хэдэн сайжруулалт, давуу талуудыг санал болгодог. Нэмж дурдахад усан хөргөлтийн системийг оруулах нь илүү их хувь нэмэр оруулдаг
TPU v2 pods гэж юу вэ, тэдгээр нь TPU-ийн боловсруулах хүчийг хэрхэн сайжруулдаг вэ?
TPU v2 pods буюу Tensor Processing Unit version 2 pods нь Google-ээс TPUs (Tensor Processing Units) боловсруулах хүчийг сайжруулах зорилгоор бүтээсэн хүчирхэг техник хангамжийн дэд бүтэц юм. TPU нь машин сургалтын ачааллыг хурдасгах зорилгоор Google-ээс боловсруулсан тусгай чип юм. Эдгээр нь матрицын үйлдлүүдийг үр дүнтэй гүйцэтгэхийн тулд тусгайлан бүтээгдсэн
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, TPU v2 ба v3 руу шумбах, Шалгалтын тойм
TPU v16 дахь bfloat2 өгөгдлийн төрөл ямар ач холбогдолтой вэ, энэ нь тооцооллын хүчийг нэмэгдүүлэхэд хэрхэн хувь нэмэр оруулдаг вэ?
bfloat16 өгөгдлийн төрөл нь TPU v2 (Tensor Processing Unit)-д чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын хүрээнд тооцоолох хүчийг нэмэгдүүлэхэд хувь нэмэр оруулдаг. Үүний ач холбогдлыг ойлгохын тулд TPU v2 архитектурын техникийн нарийн ширийн зүйлс болон түүнд тулгарч буй бэрхшээлүүдийг судлах нь чухал юм. TPU