Hvilket samarbejde sker der mellem Google og PyTorch-teamet for at forbedre PyTorch-understøttelsen på GCP?
Google og PyTorch-teamet har samarbejdet om at forbedre PyTorch-understøttelsen på Google Cloud Platform (GCP). Dette samarbejde har til formål at give brugerne en problemfri og optimeret oplevelse, når de bruger PyTorch til maskinlæringsopgaver på GCP. I dette svar vil vi udforske de forskellige aspekter af dette samarbejde, herunder integrationen af PyTorch med GCPs infrastruktur, værktøjer og tjenester.
Til at begynde med har Google gjort en indsats for at sikre, at PyTorch er godt integreret med GCP's infrastruktur. Denne integration giver brugerne mulighed for nemt at udnytte skalerbarheden og kraften i GCP's computerressourcer, såsom Google Cloud GPU'er, til at træne deres PyTorch-modeller. Ved at bruge GCP's infrastruktur kan brugere drage fordel af højtydende computer- og parallelbehandlingsfunktioner, hvilket gør dem i stand til at træne modeller hurtigere og mere effektivt.
Desuden har Google udviklet og frigivet Deep Learning Containers (DLC) til PyTorch, som er prækonfigurerede og optimerede containerbilleder til at køre PyTorch-arbejdsbelastninger på GCP. Disse containere inkluderer de nødvendige afhængigheder og biblioteker, hvilket gør det nemmere for brugere at konfigurere deres PyTorch-miljø på GCP. DLC'erne kommer også med yderligere værktøjer og rammer, såsom TensorFlow og Jupyter Notebook, der giver brugerne mulighed for problemfrit at skifte mellem forskellige maskinlæringsrammer inden for det samme miljø.
Ud over infrastrukturintegration har Google samarbejdet med PyTorch-teamet for at forbedre understøttelsen af PyTorch på GCPs maskinlæringstjenester. For eksempel er PyTorch fuldt understøttet på AI Platform Notebooks, som giver et samarbejdende og interaktivt miljø til at udvikle og køre PyTorch-kode. Brugere kan oprette PyTorch-notebooks med forudinstallerede PyTorch-biblioteker og afhængigheder, hvilket gør det nemt at begynde at eksperimentere med PyTorch på GCP.
Desuden har Google udvidet sin AutoML-pakke til at understøtte PyTorch-modeller. AutoML gør det muligt for brugere automatisk at bygge og implementere maskinlæringsmodeller uden at kræve omfattende viden om maskinlæringsalgoritmer eller programmering. Med PyTorch-understøttelse kan brugere udnytte AutoMLs muligheder til at træne, optimere og implementere PyTorch-modeller i stor skala, hvilket forenkler maskinlærings-workflowet og reducerer den tid og indsats, der kræves til modeludvikling.
For at vise samarbejdet mellem Google og PyTorch-teamet har Google også udgivet et sæt PyTorch-tutorials og eksempler på dets officielle GitHub-lager. Disse eksempler dækker en bred vifte af emner, herunder billedklassificering, naturlig sprogbehandling og forstærkende læring, og giver brugerne praktisk vejledning i, hvordan de kan bruge PyTorch effektivt på GCP.
Samarbejdet mellem Google og PyTorch-teamet har resulteret i forbedret PyTorch-support på GCP. Dette samarbejde omfatter infrastrukturintegration, udvikling af prækonfigurerede Deep Learning Containers, support til PyTorch på AI Platform Notebooks, integration med AutoML og udgivelsen af PyTorch tutorials og eksempler. Disse bestræbelser sigter mod at give brugerne en problemfri og optimeret oplevelse, når de bruger PyTorch til maskinlæringsopgaver på GCP.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvordan erstatter Keras-modeller TensorFlow-estimatorer?
- Hvordan konfigurerer man et specifikt Python-miljø med en Jupyter-notesbog?
- Hvordan bruger man TensorFlow-servering?
- Hvad er Classifier.export_saved_model, og hvordan bruger man det?
- Hvorfor bruges regression ofte som en prædiktor?
- Er Lagrange-multiplikatorer og kvadratiske programmeringsteknikker relevante for maskinlæring?
- Kan mere end én model anvendes under maskinlæringsprocessen?
- Kan maskinlæring tilpasse, hvilken algoritme der skal bruges, afhængigt af et scenarie?
- Hvad er den enkleste vej til den mest grundlæggende didaktiske AI-modeltræning og implementering på Google AI Platform ved hjælp af et gratis niveau/prøveversion med en GUI-konsol trin for trin for en absolut nybegynder uden programmeringsbaggrund?
- Hvordan træner og implementerer man en simpel AI-model i Google Cloud AI Platform via GCP-konsollens grafiske brugergrænseflade i en trin-for-trin-vejledning?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning