ਕੁਆਂਟਾਇਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ/ਗਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਆਂਟਾਇਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (TPUs) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਾਇਜੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਾਇਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਪੀਡ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫਸ ਵਾਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਕੀ ਹੈ?
GCP, ਜਾਂ Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, Google ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੂਟ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। GCP ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
ਕੀ "gcloud ml-engine jobs submit training" ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹੀ ਕਮਾਂਡ ਹੈ?
ਕਮਾਂਡ "gcloud ml-engine jobs submit training" ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹੀ ਕਮਾਂਡ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ SDK (ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕਿੱਟ) ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਕਮਾਂਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਜਾਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ) ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ "gcloud ai-platform jobs submit training" ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਸੇਵਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। "gcloud ai-ਪਲੇਟਫਾਰਮ
ਕੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ TensorFlowServing ਜਾਂ Cloud Machine Learning Engine ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ 'ਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ TensorFlowServing ਅਤੇ Cloud Machine Learning Engine ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੋਵੇਂ ਕੀਮਤੀ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਆਓ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ,
TensorFlow ਦੇ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ API ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ APIs ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। TensorFlow ਘੱਟ-ਪੱਧਰੀ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ APIs ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ APIs, TensorFlow ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ
ਕੀ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੋੜ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੇ ਸਹੀ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ
TPU v3 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ TPU v2 ਦੇ ਕੀ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਾਟਰ ਕੂਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਇਹਨਾਂ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ (TPU) v3, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਸਦੇ ਪੂਰਵਵਰਤੀ, TPU v2, TPU v3 ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਈ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਾਟਰ ਕੂਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੋਰ ਵੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ
TPU v2 ਪੌਡ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ TPUs ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ?
TPU v2 ਪੌਡਸ, ਜਿਸਨੂੰ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਵਰਜਨ 2 ਪੌਡ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ TPUs (ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ) ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TPUs ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿਪਸ ਹਨ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ
TPU v16 ਵਿੱਚ bfloat2 ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਧੀ ਹੋਈ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ?
bfloat16 ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ TPU v2 (ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ) ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, TPU v2 ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਟੀ.ਪੀ.ਯੂ