அளவுப்படுத்தல் நுட்பத்துடன் பணிபுரியும் போது, வெவ்வேறு காட்சிகளின் துல்லியம்/வேகத்தை ஒப்பிடுவதற்கு அளவீட்டு அளவை மென்பொருளில் தேர்ந்தெடுக்க முடியுமா?
டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்களின் (டிபியுக்கள்) சூழலில் அளவுப்படுத்தல் நுட்பங்களுடன் பணிபுரியும் போது, அளவுப்படுத்தல் எவ்வாறு செயல்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் துல்லியமான மற்றும் வேகமான வர்த்தக பரிமாற்றங்களை உள்ளடக்கிய பல்வேறு காட்சிகளுக்கு மென்பொருள் மட்டத்தில் அதை சரிசெய்ய முடியுமா என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். அளவீடு என்பது ஒரு முக்கியமான தேர்வுமுறை நுட்பமாகும், இது இயந்திரக் கற்றலில் கணக்கீடு மற்றும் அளவைக் குறைக்கப் பயன்படுகிறது
Google Cloud Platform (GCP) என்றால் என்ன?
GCP, அல்லது Google Cloud Platform என்பது Google வழங்கும் கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் சேவைகளின் தொகுப்பாகும். இது Google இன் உள்கட்டமைப்பில் பயன்பாடுகள் மற்றும் சேவைகளை உருவாக்க, வரிசைப்படுத்த மற்றும் அளவிட டெவலப்பர்கள் மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு உதவும் பலதரப்பட்ட கருவிகள் மற்றும் சேவைகளை வழங்குகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் பல்வேறு பணிச்சுமைகளை இயக்குவதற்கு GCP ஒரு வலுவான மற்றும் பாதுகாப்பான சூழலை வழங்குகிறது
"gCloud ml-engine jobs submit training" என்பது ஒரு பயிற்சி வேலையைச் சமர்ப்பிக்க சரியான கட்டளையா?
கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கில் பயிற்சி வேலையைச் சமர்ப்பிப்பதற்கான "gCloud ml-engine jobs submit the training" என்ற கட்டளை உண்மையில் சரியான கட்டளையாகும். இந்த கட்டளையானது Google Cloud SDK (மென்பொருள் மேம்பாட்டு கிட்) இன் ஒரு பகுதியாகும், மேலும் இது Google Cloud வழங்கும் இயந்திர கற்றல் சேவைகளுடன் தொடர்புகொள்வதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த கட்டளையை இயக்கும் போது, உங்களுக்குத் தேவை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் - வரலாறு மற்றும் வன்பொருள்
Google Cloud AI பிளாட்ஃபார்மில் பயிற்சி வேலையைச் சமர்ப்பிக்க எந்த கட்டளையைப் பயன்படுத்தலாம்?
Google Cloud Machine Learning இல் (அல்லது Google Cloud AI இயங்குதளம்) பயிற்சிப் பணியைச் சமர்ப்பிக்க, "gcloud ai-platform jobs submit training" கட்டளையைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த கட்டளையானது AI பிளாட்ஃபார்ம் பயிற்சி சேவைக்கு ஒரு பயிற்சி வேலையைச் சமர்ப்பிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது, இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான அளவிடக்கூடிய மற்றும் திறமையான சூழலை வழங்குகிறது. "gCloud AI-தளம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் - வரலாறு மற்றும் வன்பொருள்
டென்சர்ஃப்ளோ சர்விங் அல்லது கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினின் முன்கணிப்புச் சேவையில் தானியங்கு அளவிடுதல் மூலம் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாடல்களுடன் கணிப்புகளை வழங்க பரிந்துரைக்கப்படுகிறதா?
ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாடல்களுடன் கணிப்புகளை வழங்கும்போது, TensorFlowServing மற்றும் Cloud Machine Learning Engine இன் கணிப்பு சேவை இரண்டும் மதிப்புமிக்க விருப்பங்களை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், இரண்டிற்கும் இடையேயான தேர்வு, பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகள், அளவிடுதல் தேவைகள் மற்றும் வளக் கட்டுப்பாடுகள் உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது. இந்தச் சேவைகளைப் பயன்படுத்தி கணிப்புகளை வழங்குவதற்கான பரிந்துரைகளை ஆராய்வோம்,
TensorFlow இன் உயர் நிலை APIகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் உருவாக்கிய சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். இது பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் APIகளை வழங்குகிறது, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோ குறைந்த-நிலை மற்றும் உயர்-நிலை APIகளை வழங்குகிறது, ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு நிலை சுருக்கம் மற்றும் சிக்கலான தன்மையை வழங்குகிறது. உயர்நிலை API களுக்கு வரும்போது, TensorFlow
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் - வரலாறு மற்றும் வன்பொருள்
Cloud Machine Learning Engine இல் பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் இன்ஜினைப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிடுவது உண்மைதான். கிளவுட் மெஷின் லெர்னிங் எஞ்சினின் சரியான செயல்பாட்டிற்கு இந்தத் தேவை மிகவும் அவசியமானது மற்றும் முன்கணிப்பு பணிகளுக்கு பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை கணினி திறம்பட பயன்படுத்துவதை உறுதி செய்கிறது. ஒரு விரிவான விளக்கத்தை விவாதிப்போம்
TPU v3 உடன் ஒப்பிடும்போது TPU v2 இன் மேம்பாடுகள் மற்றும் நன்மைகள் என்ன, மேலும் இந்த மேம்பாடுகளுக்கு நீர் குளிரூட்டும் அமைப்பு எவ்வாறு பங்களிக்கிறது?
கூகுள் உருவாக்கிய டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட் (TPU) v3, செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது. அதன் முன்னோடியான TPU v2 உடன் ஒப்பிடும் போது, TPU v3 அதன் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் பல மேம்பாடுகள் மற்றும் நன்மைகளை வழங்குகிறது. கூடுதலாக, நீர் குளிரூட்டும் முறையைச் சேர்ப்பது மேலும் பங்களிக்கிறது
TPU v2 காய்கள் என்றால் என்ன, அவை TPUகளின் செயலாக்க சக்தியை எவ்வாறு மேம்படுத்துகின்றன?
TPU v2 காய்கள், டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட் பதிப்பு 2 பாட்கள் என்றும் அழைக்கப்படும், இது TPU களின் (Tensor Processing Units) செயலாக்க சக்தியை மேம்படுத்த கூகுளால் வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு சக்திவாய்ந்த வன்பொருள் உள்கட்டமைப்பு ஆகும். TPUகள் இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளை விரைவுபடுத்துவதற்காக Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட சிறப்பு சில்லுகள் ஆகும். அவை குறிப்பாக மேட்ரிக்ஸ் செயல்பாடுகளை திறம்பட செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அவை அடிப்படையானவை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், TPU v2 மற்றும் v3 இல் டைவிங், தேர்வு ஆய்வு
TPU v16 இல் உள்ள bfloat2 தரவு வகையின் முக்கியத்துவம் என்ன, அது எவ்வாறு கணக்கீட்டு சக்தியை அதிகரிக்க உதவுகிறது?
bfloat16 தரவு வகை TPU v2 (டென்சர் ப்ராசஸிங் யூனிட்) இல் குறிப்பிடத்தக்க பங்கை வகிக்கிறது மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலின் பின்னணியில் அதிகரித்த கணக்கீட்டு சக்திக்கு பங்களிக்கிறது. அதன் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்து கொள்ள, TPU v2 கட்டமைப்பின் தொழில்நுட்ப விவரங்கள் மற்றும் அது எதிர்கொள்ளும் சவால்களை ஆராய்வது முக்கியம். TPU