ความร่วมมือใดที่เกิดขึ้นระหว่าง Google และทีม PyTorch เพื่อปรับปรุงการรองรับ PyTorch บน GCP
Google และทีม PyTorch ได้ทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงการสนับสนุน PyTorch บน Google Cloud Platform (GCP) การทำงานร่วมกันนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่นและเหมาะสมที่สุดเมื่อใช้ PyTorch สำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงบน GCP ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจแง่มุมต่างๆ ของความร่วมมือนี้ รวมถึงการรวม PyTorch กับโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ และบริการของ GCP
ในการเริ่มต้น Google ได้พยายามทำให้แน่ใจว่า PyTorch ผสานรวมกับโครงสร้างพื้นฐานของ GCP ได้เป็นอย่างดี การผสานรวมนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาดและพลังของทรัพยากรการประมวลผลของ GCP เช่น Google Cloud GPU เพื่อฝึกโมเดล PyTorch ได้อย่างง่ายดาย เมื่อใช้โครงสร้างพื้นฐานของ GCP ผู้ใช้จะได้รับประโยชน์จากการประมวลผลประสิทธิภาพสูงและความสามารถในการประมวลผลแบบขนาน ทำให้ฝึกโมเดลได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
นอกจากนี้ Google ยังได้พัฒนาและเปิดตัว Deep Learning Containers (DLC) สำหรับ PyTorch ซึ่งเป็นอิมเมจคอนเทนเนอร์ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าและปรับให้เหมาะสมสำหรับการเรียกใช้ปริมาณงาน PyTorch บน GCP คอนเทนเนอร์เหล่านี้มีการพึ่งพาและไลบรารีที่จำเป็น ทำให้ผู้ใช้สามารถตั้งค่าสภาพแวดล้อม PyTorch บน GCP ได้ง่ายขึ้น DLC ยังมาพร้อมกับเครื่องมือและเฟรมเวิร์กเพิ่มเติม เช่น TensorFlow และ Jupyter Notebook ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสลับไปมาระหว่างเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ ภายในสภาพแวดล้อมเดียวกันได้อย่างราบรื่น
นอกเหนือจากการรวมโครงสร้างพื้นฐานแล้ว Google ยังได้ร่วมมือกับทีม PyTorch เพื่อปรับปรุงการรองรับ PyTorch บนบริการแมชชีนเลิร์นนิงของ GCP ตัวอย่างเช่น PyTorch ได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่บน AI Platform Notebooks ซึ่งมีสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันและการโต้ตอบสำหรับการพัฒนาและเรียกใช้รหัส PyTorch ผู้ใช้สามารถสร้างโน้ตบุ๊ก PyTorch ที่มีไลบรารีและการอ้างอิง PyTorch ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า ทำให้ง่ายต่อการเริ่มทดลองใช้ PyTorch บน GCP
นอกจากนี้ Google ได้ขยายชุดโปรแกรม AutoML เพื่อรองรับโมเดล PyTorch AutoML ช่วยให้ผู้ใช้สร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีความรู้มากมายเกี่ยวกับอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงหรือการเขียนโปรแกรม ด้วยการสนับสนุน PyTorch ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AutoML เพื่อฝึกฝน เพิ่มประสิทธิภาพ และใช้งานโมเดล PyTorch ตามขนาด ทำให้เวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงง่ายขึ้น และลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาโมเดล
เพื่อแสดงความร่วมมือระหว่าง Google และทีม PyTorch Google ได้เปิดตัวชุดการสอนและตัวอย่าง PyTorch บนที่เก็บ GitHub อย่างเป็นทางการ ตัวอย่างเหล่านี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ มากมาย รวมถึงการจำแนกรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการเรียนรู้แบบเสริมแรง โดยให้คำแนะนำเชิงปฏิบัติแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับวิธีใช้ PyTorch อย่างมีประสิทธิภาพบน GCP
การทำงานร่วมกันระหว่าง Google และทีม PyTorch ส่งผลให้ PyTorch รองรับ GCP ได้ดียิ่งขึ้น ความร่วมมือนี้รวมถึงการรวมโครงสร้างพื้นฐาน การพัฒนา Deep Learning Containers ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้า การสนับสนุน PyTorch บน AI Platform Notebooks การผสานรวมกับ AutoML และการเปิดตัวบทช่วยสอนและตัวอย่าง PyTorch ความพยายามเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่นและเหมาะสมที่สุดเมื่อใช้ PyTorch สำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงบน GCP
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- TensorBoard เป็นเครื่องมือที่แนะนำมากที่สุดสำหรับการสร้างภาพโมเดลหรือไม่
- เมื่อทำการล้างข้อมูล เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าข้อมูลนั้นไม่มีความลำเอียง?
- การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยลูกค้าในการซื้อบริการและผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร
- เหตุใดการเรียนรู้ของเครื่องจักรจึงมีความสำคัญ?
- แมชชีนเลิร์นนิงประเภทต่างๆ มีอะไรบ้าง
- ควรใช้ข้อมูลที่แยกจากกันในขั้นตอนต่อไปของการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่
- ความหมายของคำทำนายแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ในวงกว้างคืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากตัวอย่างทดสอบคือ 90% ในขณะที่ตัวอย่างสำหรับการประเมินหรือการคาดการณ์คือ 10%
- ตัวชี้วัดการประเมินผลคืออะไร?
- ไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning