PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। PyTorch, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਕਈ GPUs ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕਈ GPUs ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਅੰਤਰੀਵ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਲਟੀਪਲ GPUs 'ਤੇ ਇੱਕ PyTorch ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਡੇਟਾ ਸਮਾਨਤਾ। ਡੇਟਾ ਸਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ GPUs ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। PyTorch ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ `torch.nn.DataParallel` ਮੋਡੀਊਲ ਰਾਹੀਂ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ GPUs ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ ਹੈ:
1. GPU ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ GPU ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਅਤੇ PyTorch ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ `torch.cuda.device_count()` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਲਬਧ GPUs ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
2. ਮਾਡਲ ਸਮਾਨਤਾ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ GPU ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ GPU ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। PyTorch ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਡਾਟਾ ਲੋਡਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ GPUs ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਫੀਡ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। PyTorch ਦੇ `torch.utils.data.DataLoader` ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਬੈਚਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ: ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ `model.to(device)` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ GPU ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਓ ਜਿੱਥੇ `device` GPU ਡਿਵਾਈਸ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, `cuda:0`, `cuda:1`, ਆਦਿ)।
5. ਡਾਟਾ ਸਮਾਨਤਾ ਸੈੱਟਅੱਪ: ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ `torch.nn.DataParallel` ਨਾਲ ਲਪੇਟੋ:
python model = nn.DataParallel(model)
6. ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ: ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ GPU ਡਿਵਾਈਸ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। PyTorch ਟੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ `.to()` ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਿਵਾਈਸ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
7. ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ: ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ PyTorch ਦੇ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਜਿਵੇਂ `torch.optim.SGD` ਜਾਂ `torch.optim.Adam` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਹ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਵਿੱਚ ਵੰਡੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
8. ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ: ਹਰੇਕ GPU 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। PyTorch ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਗਣਨਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
9. ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਐਗਰੀਗੇਸ਼ਨ: ਹਰੇਕ GPU 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, PyTorch ਦੀ 'ਬੈਕਵਰਡ' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਾਰੇ GPUs ਵਿੱਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ।
10. ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅੱਪਡੇਟ: ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਦੀ 'ਸਟੈਪ' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਈ GPUs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
PyTorch ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ GPUs ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਮਾਨਤਾ, ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਾਵਧਾਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਹੀ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਈ GPUs 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਲੇਟੀ ਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਹੋਰ ਮਾਪ ਜੋੜਨਾ ਪਵੇਗਾ?
- ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
- ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀਟਮੈਪ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ViTPose ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ [1, 17, 64, 48] ਸਰੀਰ ਦੇ 17 ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/DLPP ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ