ایا PyTorch د ځینې اضافي دندو سره په GPU کې د NumPy چلولو سره پرتله کیدی شي؟
PyTorch واقعیا د NumPy سره پرتله کیدی شي چې په GPU کې د اضافي دندو سره چلیږي. PyTorch د پرانیستې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د فیسبوک د AI څیړنې لابراتوار لخوا رامینځته شوی چې د انعطاف وړ او متحرک کمپیوټري ګراف جوړښت چمتو کوي ، دا په ځانګړي توګه د ژور زده کړې کارونو لپاره مناسب کوي. NumPy، له بلې خوا، د ساینسي لپاره بنسټیز کڅوړه ده
د GPU سرعت سره د TensorFlow په ترتیب او کارولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د GPU سرعت سره د TensorFlow تنظیم کول او کارول د CUDA GPU غوره فعالیت او کارولو ډاډ ترلاسه کولو لپاره څو مرحلې شاملې دي. دا پروسه په GPU کې د کمپیوټري ژورې ژورې زده کړې دندو اجرا کولو ته وړتیا ورکوي، د پام وړ د روزنې وخت کموي او د TensorFlow چوکاټ عمومي موثریت لوړوي. 1 ګام: مخکې له دې چې پرمخ لاړشئ د GPU مطابقت تایید کړئ
تاسو څنګه تایید کولی شئ چې TensorFlow په ګوګل کولاب کې GPU ته لاسرسی لري؟
د دې تصدیق کولو لپاره چې TensorFlow په ګوګل کولاب کې GPU ته لاسرسی لري ، تاسو کولی شئ څو مرحلې تعقیب کړئ. لومړی، تاسو اړتیا لرئ ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو په خپل کولاب نوټ بوک کې د GPU سرعت فعال کړی دی. بیا، تاسو کولی شئ د TensorFlow جوړ شوي افعال وکاروئ ترڅو وګورئ چې GPU کارول کیږي. دلته د پروسې تفصيلي توضیحات دي: 1.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ګوګل کولابوریټ کې ټینسرفلو, ستاسو د ML پروژې لپاره د GPUs او TPUs څخه څنګه ګټه واخلئ, د ازموینې بیاکتنه
کله چې په ګرځنده وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو په اړه انفرنس چلول ځینې ملاحظات څه دي؟
کله چې په ګرځنده وسیلو کې د ماشین زده کړې موډلونو په اړه انعطاف پرمخ وړئ ، ډیری ملاحظات شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي. دا نظرونه د ماډلونو موثریت او فعالیت شاوخوا ګرځي، او همدارنګه د ګرځنده وسیلې هارډویر او سرچینو لخوا وضع شوي محدودیتونه. یو مهم پام د ماډل اندازه ده. موبایل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ټینس فلو کې پرمختګ, TensorFlow لایټ ، د GPU تجربه لرونکي استازي, د ازموینې بیاکتنه
JAX څه شی دی او دا څنګه د ماشین زده کړې دندې ګړندۍ کوي؟
JAX، د "صرف یو بل XLA" لپاره لنډ، د لوړ فعالیت شمیري کمپیوټري کتابتون دی چې د ماشین زده کړې دندو ګړندي کولو لپاره ډیزاین شوی. دا په ځانګړي ډول په سرعت کونکو کې د کوډ ګړندي کولو لپاره مناسب دی ، لکه د ګرافیک پروسس کولو واحدونو (GPUs) او د ټینسر پروسس کولو واحدونو (TPUs). JAX د وړتیا سره د پیژندل شوي برنامه کولو ماډلونو ترکیب چمتو کوي ، لکه NumPy او Python
په ګوګل کمپیوټ انجن کې د ژورې زده کړې VM عکسونه څنګه کولی شي د ماشین زده کړې چاپیریال تنظیم کول اسانه کړي؟
په ګوګل کمپیوټ انجن (GCE) کې ژورې زده کړې VM عکسونه د ژور زده کړې دندو لپاره د ماشین زده کړې چاپیریال رامینځته کولو لپاره ساده او مؤثره لاره وړاندې کوي. دا دمخه ترتیب شوي مجازی ماشین (VM) عکسونه یو جامع سافټویر سټیک چمتو کوي چې پکې د ژورې زده کړې لپاره اړین ټول اړین وسایل او کتابتونونه شامل دي ، د لاسي نصب کولو اړتیا له مینځه وړي.