के PyTorch मा धेरै GPU हरूमा गहिरो शिक्षा न्यूरल नेटवर्क मोडेल चलाउनु धेरै सरल प्रक्रिया हो?
बुधबार, 13 मार्च 2024
by Dimitrios Efstathiou
PyTorch मा धेरै GPU हरूमा गहिरो शिक्षा न्यूरल नेटवर्क मोडेल चलाउनु सरल प्रक्रिया होइन तर तालिमको समयलाई गति दिन र ठूला डाटासेटहरू ह्यान्डल गर्ने सन्दर्भमा धेरै लाभदायक हुन सक्छ। PyTorch, एक लोकप्रिय गहिरो सिकाइ फ्रेमवर्क भएकोले, धेरै GPU हरूमा गणनाहरू वितरण गर्न कार्यात्मकताहरू प्रदान गर्दछ। यद्यपि, धेरै GPU हरू सेटअप र प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्दै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, डेटा समानांतरता, गहिरो अध्ययन, GPU हरू, न्यूरल नेटवर्कहरू, पाइटोरच
वितरित प्रशिक्षणमा डेटा समानान्तरले कसरी काम गर्छ?
बुधबार, १२ अगस्त २००
by EITCA एकेडेमी
डेटा समानान्तरता तालिम दक्षता सुधार गर्न र अभिसरणलाई गति दिन मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको वितरित प्रशिक्षणमा प्रयोग गरिने प्रविधि हो। यस दृष्टिकोणमा, प्रशिक्षण डेटालाई धेरै विभाजनहरूमा विभाजन गरिएको छ, र प्रत्येक विभाजनलाई छुट्टै गणना स्रोत वा कार्यकर्ता नोडद्वारा प्रशोधन गरिन्छ। यी कार्यकर्ता नोडहरू समानान्तरमा काम गर्छन्, स्वतन्त्र रूपमा ग्रेडियन्ट कम्प्युट गर्दै र अद्यावधिक गर्दै
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण वितरण, परीक्षा समीक्षा
अन्तर्गत ट्याग गरिएको:
कृत्रिम खुफिया, डेटा समानांतरता, वितरण तालिम, गुगल क्लाउड, मिसिन प्रशिक्षण, TensorFlow