Google болон PyTorch баг нь Google Cloud Platform (GCP) дээр PyTorch-ийн дэмжлэгийг сайжруулахын тулд хамтран ажиллаж байна. Энэхүү хамтын ажиллагаа нь GCP дээрх машин сургалтын ажилд PyTorch ашиглах үед хэрэглэгчдэд саадгүй, оновчтой туршлагыг олгох зорилготой юм. Энэ хариултанд бид PyTorch-ийг GCP-ийн дэд бүтэц, хэрэгсэл, үйлчилгээтэй нэгтгэх зэрэг хамтын ажиллагааны янз бүрийн талуудыг судлах болно.
Эхлээд Google нь PyTorch-ийг GCP-ийн дэд бүтэцтэй сайн уялдуулахын тулд хүчин чармайлт гаргасан. Энэхүү интеграцчилал нь хэрэглэгчид өөрсдийн PyTorch загвараа сургахын тулд Google Cloud GPU гэх мэт GCP-ийн тооцооллын нөөцийн өргөтгөх чадвар, хүчийг хялбархан ашиглах боломжийг олгодог. GCP-ийн дэд бүтцийг ашигласнаар хэрэглэгчид өндөр хүчин чадалтай тооцоолол, зэрэгцээ боловсруулалтын чадавхиас хүртэж, загвараа илүү хурдан, үр ашигтайгаар сургах боломжтой болно.
Нэмж дурдахад Google нь PyTorch-ийн ажлын ачааллыг GCP дээр ажиллуулахын тулд урьдчилан тохируулж, оновчтой болгосон чингэлэг дүрс бүхий PyTorch-д зориулсан Deep Learning Containers (DLC)-ийг боловсруулж гаргасан. Эдгээр контейнерууд нь шаардлагатай хамаарлууд болон номын сангуудыг агуулж байгаа нь хэрэглэгчдэд GCP дээр PyTorch орчныг тохируулахад хялбар болгодог. DLC-ууд нь TensorFlow, Jupyter Notebook зэрэг нэмэлт хэрэгсэл, хүрээтэй ирдэг бөгөөд хэрэглэгчид ижил орчинд өөр өөр машин сургалтын хүрээ хооронд саадгүй шилжих боломжийг олгодог.
Дэд бүтцийн интеграцчлалаас гадна Google нь GCP-ийн машин сургалтын үйлчилгээнд PyTorch-ийн дэмжлэгийг сайжруулахын тулд PyTorch багтай хамтран ажилласан. Жишээлбэл, PyTorch нь AI платформ дэвтэр дээр бүрэн дэмжигддэг бөгөөд энэ нь PyTorch кодыг хөгжүүлэх, ажиллуулахад хамтран ажиллах, интерактив орчинг бүрдүүлдэг. Хэрэглэгчид урьдчилан суулгасан PyTorch сангууд болон хамаарал бүхий PyTorch дэвтэр үүсгэж, GCP дээр PyTorch-ийг туршиж эхлэхэд хялбар болгоно.
Цаашилбал, Google PyTorch загваруудыг дэмжихийн тулд AutoML багцаа өргөтгөсөн. AutoML нь хэрэглэгчдэд машин сургалтын алгоритм, програмчлалын талаар өргөн мэдлэг шаардахгүйгээр машин сургалтын загваруудыг автоматаар бүтээж, ашиглах боломжийг олгодог. PyTorch-ийн дэмжлэгтэйгээр хэрэглэгчид AutoML-ийн чадавхийг ашиглан PyTorch загваруудыг өргөн цар хүрээтэй сургах, оновчтой болгох, ашиглах боломжтой болж, машин сургалтын ажлын явцыг хялбарчилж, загвар боловсруулахад шаардагдах цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг багасгах боломжтой.
Google болон PyTorch багийн хамтын ажиллагааг харуулахын тулд Google мөн өөрийн албан ёсны GitHub репозитор дээр PyTorch заавар, жишээг нийтэлсэн. Эдгээр жишээнүүд нь зургийн ангилал, байгалийн хэлний боловсруулалт, бататгах сургалт зэрэг өргөн хүрээний сэдвүүдийг хамарч, хэрэглэгчдэд GCP дээр PyTorch-ийг хэрхэн үр дүнтэй ашиглах талаар практик удирдамж өгдөг.
Google болон PyTorch багийн хамтын ажиллагааны үр дүнд GCP дээр PyTorch-ийн дэмжлэг сайжирсан. Энэхүү хамтын ажиллагаанд дэд бүтцийн интеграцчлал, урьдчилан тохируулсан гүнзгий сургалтын савыг хөгжүүлэх, AI платформ дэвтэр дээрх PyTorch-ийг дэмжих, AutoML-тэй нэгтгэх, PyTorch-ийн заавар, жишээг гаргах зэрэг багтана. Эдгээр хүчин чармайлт нь GCP дээрх машин сургалтын ажилд PyTorch ашиглах үед хэрэглэгчдэд саадгүй, оновчтой туршлага өгөх зорилготой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Зохицуулалт гэж юу вэ?
- Хяналттай болон хяналтгүй сургалтыг нэгэн зэрэг хэрэгжүүлдэг сургалтын төрлүүд байдаг уу?
- Хяналтгүй машин сургалтын системд суралцах үйл явц хэрхэн явагддаг вэ?
- Google Cloud Machine Learning/AI платформ дээр Fashion-MNIST датасетийг хэрхэн ашиглах вэ?
- Машины сургалтын ямар төрлийн алгоритмууд байдаг бөгөөд тэдгээрийг хэрхэн сонгох вэ?
- Цөм нь өгөгдөлтэй, эх хувь нь хувийнх байх үед сэрээтэй нь олон нийтэд нээлттэй байж болох уу, хэрэв тийм бол нууцлалын зөрчил биш үү?
- NLG загварын логикийг арилжааны таамаглал гэх мэт NLG-ээс өөр зорилгоор ашиглаж болох уу?
- Машин сургалтын илүү нарийвчилсан үе шатууд юу вэ?
- TensorBoard бол загварыг дүрслэн харуулахад хамгийн их санал болгож буй хэрэгсэл мөн үү?
- Өгөгдлийг цэвэрлэхдээ өгөгдөл нь өрөөсгөл биш гэдгийг хэрхэн баталгаажуулах вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу