Apakah kerjasama yang berlaku antara Google dan pasukan PyTorch untuk meningkatkan sokongan PyTorch pada GCP?
Google dan pasukan PyTorch telah bekerjasama untuk meningkatkan sokongan PyTorch pada Google Cloud Platform (GCP). Kerjasama ini bertujuan untuk memberikan pengguna pengalaman yang lancar dan dioptimumkan apabila menggunakan PyTorch untuk tugasan pembelajaran mesin pada GCP. Dalam jawapan ini, kami akan meneroka pelbagai aspek kerjasama ini, termasuk penyepaduan PyTorch dengan infrastruktur, alatan dan perkhidmatan GCP.
Sebagai permulaan, Google telah berusaha untuk memastikan bahawa PyTorch disepadukan dengan baik dengan infrastruktur GCP. Penyepaduan ini membolehkan pengguna memanfaatkan kebolehskalaan dan kuasa sumber pengiraan GCP dengan mudah, seperti GPU Awan Google, untuk melatih model PyTorch mereka. Dengan menggunakan infrastruktur GCP, pengguna boleh mendapat manfaat daripada pengkomputeran berprestasi tinggi dan keupayaan pemprosesan selari, membolehkan mereka melatih model dengan lebih pantas dan cekap.
Selain itu, Google telah membangunkan dan mengeluarkan Bekas Pembelajaran Dalam (DLC) untuk PyTorch, yang merupakan imej bekas yang diprakonfigurasikan dan dioptimumkan untuk menjalankan beban kerja PyTorch pada GCP. Bekas ini termasuk kebergantungan dan perpustakaan yang diperlukan, menjadikannya lebih mudah bagi pengguna untuk menyediakan persekitaran PyTorch mereka pada GCP. DLC juga disertakan dengan alatan dan rangka kerja tambahan, seperti TensorFlow dan Jupyter Notebook, yang membolehkan pengguna bertukar dengan lancar antara rangka kerja pembelajaran mesin yang berbeza dalam persekitaran yang sama.
Selain penyepaduan infrastruktur, Google telah bekerjasama dengan pasukan PyTorch untuk meningkatkan sokongan untuk PyTorch pada perkhidmatan pembelajaran mesin GCP. Sebagai contoh, PyTorch disokong sepenuhnya pada Buku Nota Platform AI, yang menyediakan persekitaran kolaboratif dan interaktif untuk membangunkan dan menjalankan kod PyTorch. Pengguna boleh membuat buku nota PyTorch dengan pustaka dan kebergantungan PyTorch yang diprapasang, menjadikannya mudah untuk mula bereksperimen dengan PyTorch pada GCP.
Tambahan pula, Google telah melanjutkan suite AutoMLnya untuk menyokong model PyTorch. AutoML membolehkan pengguna membina dan menggunakan model pembelajaran mesin secara automatik tanpa memerlukan pengetahuan yang luas tentang algoritma atau pengaturcaraan pembelajaran mesin. Dengan sokongan PyTorch, pengguna boleh memanfaatkan keupayaan AutoML untuk melatih, mengoptimumkan dan menggunakan model PyTorch pada skala, memudahkan aliran kerja pembelajaran mesin dan mengurangkan masa dan usaha yang diperlukan untuk pembangunan model.
Untuk mempamerkan kerjasama antara Google dan pasukan PyTorch, Google juga telah mengeluarkan satu set tutorial dan contoh PyTorch pada repositori GitHub rasminya. Contoh ini merangkumi pelbagai topik, termasuk klasifikasi imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan pembelajaran pengukuhan, memberikan pengguna panduan praktikal tentang cara menggunakan PyTorch dengan berkesan pada GCP.
Kerjasama antara Google dan pasukan PyTorch telah menghasilkan sokongan PyTorch yang dipertingkatkan pada GCP. Kerjasama ini termasuk penyepaduan infrastruktur, pembangunan Bekas Pembelajaran Dalam yang diprakonfigurasikan, sokongan untuk PyTorch pada Buku Nota Platform AI, penyepaduan dengan AutoML dan pengeluaran tutorial dan contoh PyTorch. Usaha ini bertujuan untuk memberikan pengguna pengalaman yang lancar dan dioptimumkan apabila menggunakan PyTorch untuk tugasan pembelajaran mesin pada GCP.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apabila membersihkan data, bagaimanakah seseorang boleh memastikan data tidak berat sebelah?
- Bagaimanakah pembelajaran mesin membantu pelanggan dalam membeli perkhidmatan dan produk?
- Mengapa pembelajaran mesin penting?
- Apakah jenis pembelajaran mesin yang berbeza?
- Patutkah data berasingan digunakan dalam langkah melatih model pembelajaran mesin seterusnya?
- Apakah maksud istilah ramalan tanpa pelayan pada skala?
- Apakah yang akan berlaku jika sampel ujian adalah 90% manakala sampel penilaian atau ramalan ialah 10%?
- Apakah metrik penilaian?
- Apakah hiperparameter algoritma?
- Bagaimana cara terbaik meringkaskan apakah itu TensorFlow?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML