کله چې د مقدار کولو تخنیک سره کار کوئ، ایا دا ممکنه ده چې په سافټویر کې د مقدار کولو کچه غوره کړئ ترڅو د مختلف سناریوګانو دقیقیت/سرعت پرتله کړئ؟
کله چې د ټینسر پروسس کولو واحدونو (TPUs) په شرایطو کې د مقدار کولو تخنیکونو سره کار کوئ ، نو دا اړینه ده چې پوه شئ چې مقدار کول څنګه پلي کیږي او ایا دا د سافټویر په کچه د مختلف سناریوګانو لپاره تنظیم کیدی شي چې دقت او سرعت سوداګرۍ بند پکې شامل وي. مقدار کول د اصلاح کولو یو مهم تخنیک دی چې د ماشین زده کړې کې کارول کیږي ترڅو کمپیوټري او کمولو لپاره
د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) څه شی دی؟
GCP، یا د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم، د کلاوډ کمپیوټري خدماتو سویټ دی چې د ګوګل لخوا چمتو شوی. دا د وسیلو او خدماتو پراخه لړۍ وړاندې کوي چې پراختیا کونکو او سازمانونو ته وړتیا ورکوي چې د ګوګل زیربنا کې غوښتنلیکونه او خدمات رامینځته کړي ، ځای په ځای کړي او اندازه کړي. GCP د مختلف کاري بارونو چلولو لپاره قوي او خوندي چاپیریال چمتو کوي ، پشمول د مصنوعي استخباراتو او
ایا د "gcloud ml-engine دندې روزنه وړاندې کوي" د روزنې دندې سپارلو لپاره سم کمانډ دی؟
کمانډ "gcloud ml-engine jobs submit training" په حقیقت کې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې د روزنې دندې سپارلو لپاره سم کمانډ دی. دا کمانډ د ګوګل کلاوډ SDK (د سافټویر پراختیا کټ) برخه ده او په ځانګړي ډول د ګوګل کلاوډ لخوا چمتو شوي ماشین زده کړې خدماتو سره تعامل لپاره ډیزاین شوې. کله چې د دې قوماندې اجرا کول، تاسو اړتیا لرئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم کې د روزنې دندې سپارلو لپاره کوم قومانده کارول کیدی شي؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې (یا د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم) کې د روزنې دندې سپارلو لپاره ، تاسو کولی شئ د "gcloud ai-platform jobs submit training" کمانډ وکاروئ. دا قومانده تاسو ته اجازه درکوي چې د AI پلیټ فارم روزنې خدمت ته د روزنې دنده وسپاري، کوم چې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره د توزیع وړ او اغیزمن چاپیریال چمتو کوي. د "gcloud ai-platform
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
ایا سپارښتنه کیږي چې د صادر شوي ماډلونو سره وړاندوینې د TensorFlowServing یا Cloud Machine Learning Engine د وړاندوینې خدمت په اتوماتیک اندازه کولو سره وړاندې کړئ؟
کله چې د صادر شوي ماډلونو سره د وړاندوینو خدمت کولو خبره راځي، دواړه TensorFlowServing او Cloud Machine Learning Engine د وړاندوینې خدمت ارزښتناکه اختیارونه وړاندې کوي. په هرصورت، د دواړو ترمنځ انتخاب په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري، په شمول د غوښتنلیک ځانګړي اړتیاوې، د توزیع کولو اړتیاوې، او د سرچینو محدودیتونه. راځئ چې بیا د دې خدماتو په کارولو سره د وړاندوینو خدمت کولو لپاره وړاندیزونه وپلټو،
د TensorFlow لوړې کچې APIs څه دي؟
TensorFlow یو پیاوړی د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. دا د وسایلو او APIs پراخه لړۍ چمتو کوي چې څیړونکو او پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي. TensorFlow دواړه د ټیټې کچې او لوړې کچې APIs وړاندیز کوي، هر یو د خلاصون او پیچلتیا مختلف کچې ته اړتیا لري. کله چې دا د لوړې کچې APIs ته راځي، TensorFlow
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
ایا د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې نسخه رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
کله چې د کلاوډ ماشین زده کړې انجن وکاروئ ، دا واقعیا ریښتیا ده چې نسخه رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري. دا اړتیا د کلاوډ ماشین زده کړې انجن سم فعالیت لپاره اړینه ده او ډاډ ترلاسه کوي چې سیسټم کولی شي د وړاندوینې دندو لپاره روزل شوي ماډلونه په مؤثره توګه وکاروي. راځئ چې په تفصیل سره بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
د TPU v3 په پرتله د TPU v2 پرمختګونه او ګټې څه دي، او د اوبو د یخولو سیسټم په دې پرمختګونو کې څنګه مرسته کوي؟
د ټینسر پروسس کولو واحد (TPU) v3، د ګوګل لخوا رامینځته شوی، د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې د پام وړ پرمختګ استازیتوب کوي. کله چې د خپل مخکیني، TPU v2 سره پرتله کیږي، TPU v3 ډیری پرمختګونه او ګټې وړاندې کوي چې د دې فعالیت او موثریت ته وده ورکوي. سربیره پردې، د اوبو د یخولو سیسټم شاملول نور هم مرسته کوي
د TPU v2 پوډونه څه دي، او دوی څنګه د TPUs پروسس ځواک لوړوي؟
د TPU v2 پوډونه چې د ټینسر پروسس کولو واحد نسخه 2 پوډونو په نوم هم پیژندل کیږي، د هارډویر یو پیاوړی زیربنا ده چې د ګوګل لخوا ډیزاین شوې ترڅو د TPUs (د ټینسر پروسس کولو واحدونو) پروسس ځواک لوړ کړي. TPUs د ماشین زده کړې کاري بار ګړندي کولو لپاره د ګوګل لخوا رامینځته شوي ځانګړي چپس دي. دوی په ځانګړې توګه ډیزاین شوي ترڅو د میټرکس عملیات په اغیزمنه توګه ترسره کړي، کوم چې بنسټیز دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, TPU v2 او v3 کې غوړیدل, د ازموینې بیاکتنه
په TPU v16 کې د bfloat2 ډیټا ډول اهمیت څه دی، او دا څنګه د کمپیوټري ځواک زیاتوالي کې مرسته کوي؟
د bfloat16 ډیټا ډول د TPU v2 (ټینسر پروسس کولو واحد) کې مهم رول لوبوي او د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په شرایطو کې د کمپیوټري ځواک زیاتوالي کې مرسته کوي. د دې په اهمیت پوهیدو لپاره ، دا مهمه ده چې د TPU v2 جوړښت تخنیکي توضیحاتو او هغه ننګونو ته پام وکړئ چې دا یې په ګوته کوي. د TPU