আগ্রহী মোড কি TensorFlow এর বিতরণকৃত কম্পিউটিং কার্যকারিতাকে বাধা দেয়?

/ / প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, টেনসরফ্লো ইজিার মোড

TensorFlow-এ এগার এক্সিকিউশন হল একটি মোড যা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির আরও স্বজ্ঞাত এবং ইন্টারেক্টিভ বিকাশের অনুমতি দেয়। মডেল ডেভেলপমেন্টের প্রোটোটাইপিং এবং ডিবাগিং পর্যায়ে এটি বিশেষভাবে উপকারী। TensorFlow-এ, কংক্রিট মান ফিরিয়ে আনার জন্য ক্রিয়াকলাপগুলিকে অবিলম্বে সম্পাদন করার একটি উপায় হল উদগ্রীব নির্বাহ, প্রথাগত গ্রাফ-ভিত্তিক সম্পাদনের বিপরীতে যেখানে অপারেশনগুলি একটি গণনা গ্রাফে যুক্ত করা হয় এবং পরে কার্যকর করা হয়।

আগ্রহী সঞ্চালন টেনসরফ্লো-এর বিতরণকৃত কার্যকারিতাকে বাধা দেয় না। টেনসরফ্লো একাধিক ডিভাইস এবং সার্ভার জুড়ে বিতরণ করা কম্পিউটিংকে সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং এই কার্যকারিতা এখনও উদগ্রীব সম্পাদন ব্যবহার করার সময় উপলব্ধ। প্রকৃতপক্ষে, টেনসরফ্লো-এর বিতরণ কৌশলগুলি একাধিক ডিভাইস বা সার্ভার জুড়ে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য আগ্রহী সম্পাদনের সাথে নির্বিঘ্নে একত্রিত করা যেতে পারে।

ডিস্ট্রিবিউটেড টেনসরফ্লো-এর সাথে কাজ করার সময়, আপনি 'tf.distribute.MirroredStrategy'-এর মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করতে পারেন যাতে একটি একক মেশিনে একাধিক GPUs দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা যায় বা একাধিক মেশিনে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য 'tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy'। এই বিতরণ কৌশলগুলি বিতরণ করা কম্পিউটিংয়ের জটিলতাগুলি পরিচালনা করে, যেমন ডিভাইসগুলির মধ্যে যোগাযোগ, গ্রেডিয়েন্টের সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং ফলাফলের একত্রীকরণ।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার কাছে এমন একটি মডেল থাকে যা আপনি আগ্রহী সম্পাদন ব্যবহার করে একাধিক GPU-তে প্রশিক্ষণ দিতে চান, তাহলে আপনি একটি `মিররড স্ট্র্যাটেজি` অবজেক্ট তৈরি করতে পারেন এবং তারপর এই কৌশলের সুযোগের মধ্যে আপনার প্রশিক্ষণ লুপ চালাতে পারেন। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে উপলব্ধ GPU গুলি জুড়ে গণনা বিতরণ করবে এবং মডেল পরামিতিগুলি আপডেট করতে গ্রেডিয়েন্টগুলিকে একত্রিত করবে।

python
import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    # Define and compile your model
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

    # Train your model
    model.fit(train_dataset, epochs=5)

এই উদাহরণে, `মিররড স্ট্র্যাটেজি` প্রশিক্ষণের জন্য একাধিক GPU তে মডেলটি বিতরণ করতে ব্যবহৃত হয়। `strategy.scope()` কনটেক্সট ম্যানেজার নিশ্চিত করে যে মডেলটি প্রতিটি GPU-তে প্রতিলিপি করা হয়েছে এবং মডেল প্যারামিটার আপডেট করার আগে গ্রেডিয়েন্টগুলি একত্রিত করা হয়েছে।

TensorFlow-এ আগ্রহী সম্পাদন ফ্রেমওয়ার্কের বিতরণকৃত কার্যকারিতাকে বাধা দেয় না। পরিবর্তে, এটি একাধিক ডিভাইস বা সার্ভার জুড়ে দক্ষ বিতরণ প্রশিক্ষণের অনুমতি দেওয়ার সাথে সাথে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশের আরও ইন্টারেক্টিভ এবং স্বজ্ঞাত উপায় সরবরাহ করে।

সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি:

অ্যাডভান্সিং ইন মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন

আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,