Vai dziļās mācīšanās neironu tīkla modeļa palaišana vairākos PyTorch GPU ir ļoti vienkāršs process?
Trešdiena, 13 marts 2024
by Dimitrijs Efstathiou
Dziļās mācīšanās neironu tīkla modeļa palaišana vairākos PyTorch GPU nav vienkāršs process, taču tas var būt ļoti izdevīgs, lai paātrinātu apmācības laiku un apstrādātu lielākas datu kopas. PyTorch, kas ir populārs dziļās mācīšanās ietvars, nodrošina funkcijas, lai izplatītu aprēķinus vairākos GPU. Tomēr vairāku GPU iestatīšana un efektīva izmantošana
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Ievads, Ievads dziļās mācībās ar Python un Pytorch
Tagged saskaņā ar:
Mākslīgais intelekts, Datu paralēlisms, Dziļa mācīšanās, GPU, Neironu tīkli, PyTorch
Kā datu paralēlisms darbojas sadalītā apmācībā?
Trešdiena, 02 augusts 2023
by EITCA akadēmija
Datu paralēlisms ir paņēmiens, ko izmanto mašīnmācīšanās modeļu izplatītajā apmācībā, lai uzlabotu apmācības efektivitāti un paātrinātu konverģenci. Izmantojot šo pieeju, apmācības dati tiek sadalīti vairākos nodalījumos, un katru nodalījumu apstrādā atsevišķs skaitļošanas resurss vai darbinieka mezgls. Šie darbinieku mezgli darbojas paralēli, neatkarīgi aprēķina gradientus un atjaunina
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Izplatīta apmācība mākonī, Eksāmenu apskats
Tagged saskaņā ar:
Mākslīgais intelekts, Datu paralēlisms, Sadalītā apmācība, Google mākonis, Mašīnu mācīšana, TensorFlow