ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ (CMLE) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਹੈਂਡਲ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ (CMLE) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡੇ ਅਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਰਾਂਗੇ
ਵੰਡੀ ਗਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੇ ਕਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਈ ਨੁਕਸਾਨ ਵੀ ਹਨ। ਆਉ ਇਹਨਾਂ ਕਮੀਆਂ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
ਪਹਿਲਾਂ ਕੇਰਾਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਐਸਟੀਮੇਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ
ਕੀ ਕੋਈ ਲੋਕਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲਚਕਤਾ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਇੱਕ ਟੂਲ Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੇਵਾ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਰਣਨੀਤੀ API ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੇਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ML ਇੰਜਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
ਕਲਾਊਡ ML ਇੰਜਣ Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ML ਇੰਜਣ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ML ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵੰਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ (CMLE) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਟਰੇਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਕਦਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੱਡੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਕਲਪ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ
ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਸੰਰਚਨਾ ਫਾਈਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਫਾਈਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਈਲ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਜੌਬ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਫਾਈਲ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸੰਰਚਨਾ ਫਾਇਲ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ
ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਮਾਨਤਾ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਡਾਟਾ ਸਮਾਨਤਾ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵੰਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਗਣਨਾ ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਵਰਕਰ ਨੋਡ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਕਰ ਨੋਡ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ
- 1
- 2