Koja se saradnja odvija između Googlea i PyTorch tima kako bi se poboljšala podrška za PyTorch na GCP-u?
Google i PyTorch tim sarađuju na poboljšanju podrške za PyTorch na Google Cloud Platformu (GCP). Ova saradnja ima za cilj da korisnicima pruži besprekorno i optimizovano iskustvo kada koriste PyTorch za zadatke mašinskog učenja na GCP. U ovom odgovoru ćemo istražiti različite aspekte ove saradnje, uključujući integraciju PyTorcha sa GCP infrastrukturom, alatima i uslugama.
Za početak, Google je uložio napore da osigura da je PyTorch dobro integrisan sa GCP infrastrukturom. Ova integracija omogućava korisnicima da lako iskoriste skalabilnost i snagu GCP-ovih računarskih resursa, kao što su Google Cloud GPU, za obuku svojih PyTorch modela. Koristeći GCP infrastrukturu, korisnici mogu imati koristi od računarstva visokih performansi i mogućnosti paralelne obrade, što im omogućava da brže i efikasnije treniraju modele.
Osim toga, Google je razvio i objavio kontejnere za duboko učenje (DLC) za PyTorch, koji su unaprijed konfigurirane i optimizirane slike kontejnera za pokretanje PyTorch radnih opterećenja na GCP-u. Ovi kontejneri uključuju neophodne zavisnosti i biblioteke, što korisnicima olakšava postavljanje svog PyTorch okruženja na GCP. DLC-ovi takođe dolaze sa dodatnim alatima i okvirima, kao što su TensorFlow i Jupyter Notebook, koji korisnicima omogućavaju da se neprimetno prebacuju između različitih okvira za mašinsko učenje unutar istog okruženja.
Pored integracije infrastrukture, Google je sarađivao sa PyTorch timom kako bi poboljšao podršku za PyTorch na GCP-ovim uslugama mašinskog učenja. Na primjer, PyTorch je u potpunosti podržan na prijenosnim računalima AI Platform, koji pružaju kolaborativno i interaktivno okruženje za razvoj i pokretanje PyTorch koda. Korisnici mogu kreirati PyTorch notebook računare sa unapred instaliranim PyTorch bibliotekama i zavisnostima, što olakšava početak eksperimentisanja sa PyTorch-om na GCP-u.
Nadalje, Google je proširio svoj AutoML paket za podršku PyTorch modelima. AutoML omogućava korisnicima da automatski grade i implementiraju modele mašinskog učenja bez potrebe za opsežnim znanjem o algoritmima mašinskog učenja ili programiranju. Uz podršku za PyTorch, korisnici mogu iskoristiti mogućnosti AutoML-a za obuku, optimizaciju i implementaciju PyTorch modela u velikom obimu, pojednostavljujući radni tok strojnog učenja i smanjujući vrijeme i trud koji su potrebni za razvoj modela.
Kako bi prikazao suradnju između Googlea i PyTorch tima, Google je također objavio skup PyTorch tutorijala i primjera na svom službenom GitHub repozitoriju. Ovi primjeri pokrivaju širok spektar tema, uključujući klasifikaciju slika, obradu prirodnog jezika i učenje s pojačanjem, pružajući korisnicima praktične smjernice o tome kako efikasno koristiti PyTorch na GCP-u.
Saradnja između Google-a i PyTorch tima rezultirala je poboljšanom podrškom za PyTorch na GCP-u. Ova saradnja uključuje infrastrukturnu integraciju, razvoj unapred konfigurisanih kontejnera za duboko učenje, podršku za PyTorch na notebook računarima sa AI platformom, integraciju sa AutoML-om i izdavanje PyTorch tutorijala i primera. Ovi napori imaju za cilj pružiti korisnicima besprijekorno i optimizirano iskustvo kada koriste PyTorch za zadatke strojnog učenja na GCP-u.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Može li se primijeniti više od jednog modela?
- Može li se mašinsko učenje prilagoditi ishodu scenarija, koji algoritam koristiti?
- Koji je najjednostavniji put do najosnovnije didaktičke obuke za AI model i implementacije na Google AI platformi korištenjem besplatne/probne verzije s GUI konzolom korak po korak za apsolutnog početnika bez programerskog predznanja?
- Kako praktično obučiti i implementirati jednostavan AI model u Google Cloud AI platformi putem GUI interfejsa GCP konzole u detaljnom tutorijalu?
- Koji je najjednostavniji, korak-po-korak postupak za vježbanje obuke distribuiranih AI modela u Google Cloudu?
- Koji je prvi model na kojem se može raditi s nekim praktičnim prijedlozima za početak?
- Da li su algoritmi i predviđanja zasnovani na unosima sa ljudske strane?
- Koji su glavni zahtjevi i najjednostavnije metode za kreiranje modela obrade prirodnog jezika? Kako se takav model može kreirati korištenjem dostupnih alata?
- Da li je za korištenje ovih alata potrebna mjesečna ili godišnja pretplata ili postoji određeni broj besplatnih opcija?
- Šta je epoha u kontekstu parametara modela obuke?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning