Kia kunlaboro okazas inter Google kaj la teamo de PyTorch por plibonigi la subtenon de PyTorch sur GCP?
Google kaj la teamo de PyTorch kunlaboras por plibonigi la subtenon de PyTorch en Google Cloud Platform (GCP). Ĉi tiu kunlaboro celas provizi uzantojn per perfekta kaj optimumigita sperto kiam vi uzas PyTorch por maŝinlernado taskoj sur GCP. En ĉi tiu respondo, ni esploros la diversajn aspektojn de ĉi tiu kunlaboro, inkluzive de la integriĝo de PyTorch kun la infrastrukturo, iloj kaj servoj de GCP.
Komence, Google klopodis por certigi, ke PyTorch estas bone integrita kun la infrastrukturo de GCP. Ĉi tiu integriĝo permesas al uzantoj facile utiligi la skaleblecon kaj potencon de la komputikaj rimedoj de GCP, kiel ekzemple Google Cloud GPUoj, por trejni siajn PyTorch-modelojn. Uzante la infrastrukturon de GCP, uzantoj povas profiti de alt-efikeca komputado kaj paralela pretigkapabloj, ebligante ilin trejni modelojn pli rapide kaj pli efike.
Krome, Google evoluigis kaj liberigis la Profundan Lernajn Ujojn (DLC) por PyTorch, kiuj estas antaŭ-agorditaj kaj optimumigitaj ujbildoj por funkcii PyTorch-laborŝarĝojn sur GCP. Ĉi tiuj ujoj inkluzivas la necesajn dependecojn kaj bibliotekojn, faciligante al uzantoj agordi sian PyTorch-medion sur GCP. La DLC-oj ankaŭ venas kun pliaj iloj kaj kadroj, kiel TensorFlow kaj Jupyter Notebook, permesante al uzantoj perfekte ŝanĝi inter malsamaj maŝinlernadkadroj ene de la sama medio.
Aldone al infrastruktura integriĝo, Google kunlaboris kun la teamo de PyTorch por plibonigi la subtenon por PyTorch en la maŝinlernadaj servoj de GCP. Ekzemple, PyTorch estas plene subtenata sur AI Platform Notebooks, kiu disponigas kunlaboran kaj interagan medion por disvolvi kaj funkcii PyTorch-kodon. Uzantoj povas krei kajerojn PyTorch kun antaŭinstalitaj bibliotekoj kaj dependecoj de PyTorch, faciligante komenci eksperimenti kun PyTorch ĉe GCP.
Krome, Google etendis sian AutoML-suiton por subteni PyTorch-modelojn. AutoML ebligas al uzantoj aŭtomate konstrui kaj deploji maŝinlernajn modelojn sen postuli ampleksan scion pri maŝinlernado-algoritmoj aŭ programado. Kun PyTorch-subteno, uzantoj povas utiligi la kapablojn de AutoML por trejni, optimumigi kaj disfaldi PyTorch-modelojn je skalo, simpligante la maŝinlernadfluon kaj reduktante la tempon kaj penon necesajn por modelevoluo.
Por montri la kunlaboron inter Google kaj la teamo de PyTorch, Google ankaŭ publikigis aron da lerniloj kaj ekzemploj de PyTorch en sia oficiala GitHub-deponejo. Ĉi tiuj ekzemploj kovras larĝan gamon de temoj, inkluzive de bildklasifiko, naturlingva prilaborado kaj plifortiga lernado, provizante uzantojn per praktika gvidado pri kiel uzi PyTorch efike sur GCP.
La kunlaboro inter Google kaj la teamo de PyTorch rezultigis plifortigitan subtenon de PyTorch sur GCP. Ĉi tiu kunlaboro inkluzivas infrastrukturan integriĝon, la evoluon de antaŭ-konfiguritaj Deep Learning Containers, subtenon por PyTorch sur AI Platform Notebooks, integriĝon kun AutoML, kaj la publikigon de PyTorch lerniloj kaj ekzemploj. Ĉi tiuj klopodoj celas provizi uzantojn per senjunta kaj optimumigita sperto dum uzado de PyTorch por maŝinlernado taskoj sur GCP.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas reguligo?
- Ĉu ekzistas speco de trejnado de AI-modelo, en kiu ambaŭ la kontrolataj kaj nekontrolitaj lernaj aliroj estas efektivigitaj samtempe?
- Kiel okazas lernado en nekontrolitaj maŝinlernantaj sistemoj?
- Kiel uzi Fashion-MNIST-datumaron en Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
- Kiuj tipoj de algoritmoj por maŝinlernado ekzistas kaj kiel oni elektas ilin?
- Kiam kerno estas forkigita kun datumoj kaj la originalo estas privata, ĉu la forkigita povas esti publika kaj se jes ne estas privateco-rompo?
- Ĉu NLG-modellogiko povas esti uzata por aliaj celoj ol NLG, kiel komerca prognozo?
- Kio estas kelkaj pli detalaj fazoj de maŝina lernado?
- Ĉu TensorBoard estas la plej rekomendinda ilo por modela bildigo?
- Purigante la datumojn, kiel oni povas certigi, ke la datumoj ne estas partiaj?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning