Какое сотрудничество происходит между Google и командой PyTorch для улучшения поддержки PyTorch в GCP?
Google и команда PyTorch совместно работают над улучшением поддержки PyTorch на Google Cloud Platform (GCP). Это сотрудничество направлено на то, чтобы предоставить пользователям удобный и оптимизированный опыт использования PyTorch для задач машинного обучения в GCP. В этом ответе мы рассмотрим различные аспекты этого сотрудничества, включая интеграцию PyTorch с инфраструктурой, инструментами и услугами GCP.
Начнем с того, что Google приложил усилия, чтобы PyTorch был хорошо интегрирован с инфраструктурой GCP. Эта интеграция позволяет пользователям легко использовать масштабируемость и мощность вычислительных ресурсов GCP, таких как графические процессоры Google Cloud, для обучения своих моделей PyTorch. Используя инфраструктуру GCP, пользователи могут воспользоваться преимуществами высокопроизводительных вычислений и возможностей параллельной обработки, что позволяет им быстрее и эффективнее обучать модели.
Кроме того, Google разработала и выпустила контейнеры глубокого обучения (DLC) для PyTorch, которые представляют собой предварительно настроенные и оптимизированные образы контейнеров для запуска рабочих нагрузок PyTorch на GCP. Эти контейнеры включают в себя необходимые зависимости и библиотеки, что упрощает пользователям настройку среды PyTorch на GCP. DLC также поставляются с дополнительными инструментами и платформами, такими как TensorFlow и Jupyter Notebook, что позволяет пользователям легко переключаться между различными платформами машинного обучения в одной среде.
Помимо интеграции с инфраструктурой, Google сотрудничал с командой PyTorch, чтобы улучшить поддержку PyTorch в сервисах машинного обучения GCP. Например, PyTorch полностью поддерживается в ноутбуках на платформе AI, которые обеспечивают совместную и интерактивную среду для разработки и запуска кода PyTorch. Пользователи могут создавать записные книжки PyTorch с предустановленными библиотеками и зависимостями PyTorch, что упрощает начало экспериментов с PyTorch в GCP.
Кроме того, Google расширил свой пакет AutoML для поддержки моделей PyTorch. AutoML позволяет пользователям автоматически создавать и развертывать модели машинного обучения, не требуя глубоких знаний алгоритмов машинного обучения или программирования. Благодаря поддержке PyTorch пользователи могут использовать возможности AutoML для обучения, оптимизации и развертывания моделей PyTorch в масштабе, упрощая рабочий процесс машинного обучения и сокращая время и усилия, необходимые для разработки моделей.
Чтобы продемонстрировать сотрудничество между Google и командой PyTorch, Google также выпустил набор руководств и примеров PyTorch в своем официальном репозитории GitHub. Эти примеры охватывают широкий круг тем, включая классификацию изображений, обработку естественного языка и обучение с подкреплением, предоставляя пользователям практические рекомендации по эффективному использованию PyTorch в GCP.
Сотрудничество между Google и командой PyTorch привело к расширенной поддержке PyTorch в GCP. Это сотрудничество включает в себя интеграцию инфраструктуры, разработку предварительно настроенных контейнеров для глубокого обучения, поддержку PyTorch на ноутбуках с ИИ-платформой, интеграцию с AutoML, а также выпуск руководств и примеров по PyTorch. Эти усилия направлены на то, чтобы предоставить пользователям беспрепятственный и оптимизированный опыт использования PyTorch для задач машинного обучения в GCP.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Как модели Keras заменяют оценщики TensorFlow?
- Как настроить конкретную среду Python с помощью Jupyter Notebook?
- Как использовать TensorFlow Serving?
- Что такое Classifier.export_saved_model и как его использовать?
- Почему регрессия часто используется в качестве предиктора?
- Актуальны ли множители Лагранжа и методы квадратичного программирования для машинного обучения?
- Можно ли применять более одной модели в процессе машинного обучения?
- Может ли машинное обучение адаптировать используемый алгоритм в зависимости от сценария?
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
- Как на практике обучить и развернуть простую модель ИИ в Google Cloud AI Platform с помощью графического интерфейса консоли GCP в пошаговом руководстве?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning