Watter samewerking vind plaas tussen Google en die PyTorch-span om PyTorch-ondersteuning op GCP te verbeter?
Google en die PyTorch-span het saamgewerk om PyTorch-ondersteuning op Google Cloud Platform (GCP) te verbeter. Hierdie samewerking het ten doel om gebruikers 'n naatlose en geoptimaliseerde ervaring te bied wanneer PyTorch vir masjienleertake op GCP gebruik word. In hierdie antwoord sal ons die verskillende aspekte van hierdie samewerking ondersoek, insluitend die integrasie van PyTorch met GCP se infrastruktuur, gereedskap en dienste.
Om mee te begin, het Google pogings aangewend om te verseker dat PyTorch goed geïntegreer is met GCP se infrastruktuur. Hierdie integrasie stel gebruikers in staat om die skaalbaarheid en krag van GCP se rekenaarhulpbronne, soos Google Cloud GPU's, maklik te benut om hul PyTorch-modelle op te lei. Deur GCP se infrastruktuur te gebruik, kan gebruikers voordeel trek uit hoëprestasie-rekenaar- en parallelle verwerkingsvermoëns, wat hulle in staat stel om modelle vinniger en doeltreffender op te lei.
Boonop het Google die Deep Learning Containers (DLC) vir PyTorch ontwikkel en vrygestel, wat vooraf gekonfigureerde en geoptimaliseerde houerbeelde is om PyTorch-werkladings op GCP te laat loop. Hierdie houers sluit die nodige afhanklikhede en biblioteke in, wat dit makliker maak vir gebruikers om hul PyTorch-omgewing op GCP op te stel. Die DLC's kom ook met bykomende gereedskap en raamwerke, soos TensorFlow en Jupyter Notebook, wat gebruikers in staat stel om naatloos tussen verskillende masjienleerraamwerke binne dieselfde omgewing te wissel.
Benewens infrastruktuurintegrasie, het Google met die PyTorch-span saamgewerk om die ondersteuning vir PyTorch op GCP se masjienleerdienste te verbeter. PyTorch word byvoorbeeld ten volle ondersteun op AI Platform Notebooks, wat 'n samewerkende en interaktiewe omgewing bied vir die ontwikkeling en uitvoering van PyTorch-kode. Gebruikers kan PyTorch-notaboeke skep met vooraf geïnstalleerde PyTorch-biblioteke en afhanklikhede, wat dit maklik maak om met PyTorch op GCP te begin eksperimenteer.
Verder het Google sy AutoML-suite uitgebrei om PyTorch-modelle te ondersteun. AutoML stel gebruikers in staat om outomaties masjienleermodelle te bou en te ontplooi sonder om uitgebreide kennis van masjienleeralgoritmes of programmering te vereis. Met PyTorch-ondersteuning kan gebruikers AutoML se vermoëns benut om PyTorch-modelle op skaal op te lei, te optimaliseer en te ontplooi, wat die masjienleerwerkvloei vereenvoudig en die tyd en moeite wat vir modelontwikkeling benodig word, verminder.
Om die samewerking tussen Google en die PyTorch-span ten toon te stel, het Google ook 'n stel PyTorch-tutoriale en voorbeelde op sy amptelike GitHub-bewaarplek vrygestel. Hierdie voorbeelde dek 'n wye reeks onderwerpe, insluitend beeldklassifikasie, natuurlike taalverwerking en versterkingsleer, en bied gebruikers praktiese leiding oor hoe om PyTorch effektief op GCP te gebruik.
Die samewerking tussen Google en die PyTorch-span het gelei tot verbeterde PyTorch-ondersteuning op GCP. Hierdie samewerking sluit infrastruktuurintegrasie, die ontwikkeling van vooraf gekonfigureerde Deep Learning-houers, ondersteuning vir PyTorch op AI Platform Notebooks, integrasie met AutoML, en die vrystelling van PyTorch-tutoriale en voorbeelde in. Hierdie pogings het ten doel om gebruikers 'n naatlose en geoptimaliseerde ervaring te bied wanneer PyTorch vir masjienleertake op GCP gebruik word.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Is TensorBoard die mees aanbevole hulpmiddel vir modelvisualisering?
- Wanneer die data skoongemaak word, hoe kan mens verseker dat die data nie bevooroordeeld is nie?
- Hoe help masjienleer kliënte met die aankoop van dienste en produkte?
- Hoekom is masjienleer belangrik?
- Wat is die verskillende tipes masjienleer?
- Moet aparte data gebruik word in die daaropvolgende stappe van die opleiding van 'n masjienleermodel?
- Wat is die betekenis van die term bedienerlose voorspelling op skaal?
- Wat sal gebeur as die toetssteekproef 90% is terwyl evaluering of voorspellende steekproef 10% is?
- Wat is 'n evalueringsmetriek?
- Wat is algoritme se hiperparameters?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning