Ang pagpapatakbo ba ng isang malalim na pag-aaral na modelo ng neural network sa maraming GPU sa PyTorch ay isang napakasimpleng proseso?
Ang pagpapatakbo ng isang malalim na pag-aaral na modelo ng neural network sa maraming GPU sa PyTorch ay hindi isang simpleng proseso ngunit maaaring maging lubhang kapaki-pakinabang sa mga tuntunin ng pagpapabilis ng mga oras ng pagsasanay at paghawak ng mas malalaking dataset. Ang PyTorch, bilang isang sikat na deep learning framework, ay nagbibigay ng mga functionality para ipamahagi ang mga computations sa maraming GPU. Gayunpaman, ang pagse-set up at epektibong paggamit ng maraming GPU
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral kasama ang Python at Pytorch
Paano gumagana ang data parallelism sa distributed training?
Ang parallelism ng data ay isang pamamaraan na ginagamit sa distributed na pagsasanay ng mga modelo ng machine learning para mapahusay ang kahusayan sa pagsasanay at mapabilis ang convergence. Sa diskarteng ito, ang data ng pagsasanay ay nahahati sa maramihang mga partisyon, at ang bawat partisyon ay pinoproseso ng isang hiwalay na mapagkukunan ng compute o worker node. Gumagana ang mga worker node na ito nang magkatulad, independiyenteng nagko-compute ng mga gradient at nag-a-update
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ipinamahagi ang pagsasanay sa cloud, Pagsusuri sa pagsusulit