Rêvekirina modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr li ser gelek GPU-yên li PyTorch ne pêvajoyek hêsan e lê dikare di warê lezkirina demên perwerdehiyê û birêvebirina daneyên mezin de pir sûdmend be. PyTorch, ku çarçoveyek fêrbûna kûr a populer e, fonksiyonan peyda dike da ku hesaban li gelek GPU-yan belav bike. Lêbelê, sazkirin û karanîna pir GPU-yên bi bandor ji bo peywirên fêrbûna kûr têgihiştinek baş a têgîn û mekanîzmayên bingehîn ên têkildar hewce dike.
Ji bo meşandina modelek PyTorch li ser gelek GPU-yan, yek nêzîkatiya ku bi gelemperî tê bikar anîn Parallelîzma Daneyê ye. Di Parallelîzma Daneyê de, model li gelek GPU-yan tê dubare kirin, û her kopiyek beşek cûda ya daneya têketinê pêvajoyê dike. Dûv re gradient li hemî kopiyan têne berhev kirin da ku pîvanên modelê nûve bikin. PyTorch vê pêvajoyê bi modula `torch.nn.DataParallel` hêsan dike, ku bixweber dabeşkirina daneyan û gradientan li ser gelek GPU-yan dike.
Li vir rêbernameyek gav-bi-gav heye ku meriv modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr li ser gelek GPU-yên li PyTorch-ê bixebitîne:
1. Hebûna GPU kontrol bikin: Piştrast bikin ku pergala we gelek GPU hene û PyTorch ji bo karanîna wan hatî mîheng kirin. Hûn dikarin GPU-yên berdest bi karanîna `torch.cuda.device_count()` kontrol bikin.
2. Model Parallelism: Ger modela we pir mezin be ku di bîra yek GPU-yê de cîh bigire, dibe ku hûn hewce ne ku modelê li çend GPU-yan dabeş bikin. PyTorch ji bo alîkariyê amûrên mîna `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` peyda dike.
3. Data Loading: Piştrast bikin ku xeta barkirina daneya we bikêr e û jêhatî ye ku bi hevdemî daneyan bide çend GPU-yan. PyTorch `torch.utils.data.DataLoader` dikare were mîheng kirin da ku pariyên paralel were barkirin.
4. Destpêkirina Modelê: Modela xwe bidin destpêkirin û bi karanîna `model.to(device)` biguhezînin cîhazên GPU-yê ku li wir `cîhaz` cîhaza GPU ye (mînak, `cuda:0`, `cuda:1`, hwd.).
5. Setup Parallelism Data: Modela xwe bi `torch.nn.DataParallel` bi vî awayî pêça:
python model = nn.DataParallel(model)
6. Training Loop: Di hundurê çerxa perwerdehiya xwe de, pê ewle bin ku ketin û armanc jî li cîhaza GPU-yê têne veguheztin. Tensorên PyTorch dikarin bi rêbaza `.to()` veguhezînin amûrek taybetî.
7. Çêkirin: Ji bo nûvekirina parametreyên modelê optimîzatorên PyTorch ên mîna `torch.optim.SGD` an jî `torch.optim.Adam` bikar bînin. Van optimîzatoran dikarin hesabên belavbûyî li ser gelek GPU-yan bi rê ve bibin.
8. Hesabkirina windabûnê: Windabûna li ser her GPU-yê bihejmêrin û dûv re windahiyan berî belavbûnê berhev bikin. Fonksiyonên windabûna PyTorch hesabên paralel piştgirî dikin.
9. Gradient Aggregation: Piştî ku gradientên li ser her GPU-yê hesab bikin, bi karanîna rêbaza 'paşverû' ya PyTorch-ê li hemî GPU-yê gradientan berhev bikin.
10. Nûvekirinên Parametreyê: Parametreyên modelê li ser bingeha gradientên berhevkirî bi karanîna rêbaza `gav` a optimîzatorê nûve bikin.
Bi şopandina van gavan, hûn dikarin bi bandor modelek tora neuralî ya fêrbûna kûr li ser gelek GPU-yên li PyTorch bimeşînin. Digel ku pêvajo di destpêkê de tevlihev xuya dike, serweriya karanîna pir GPU-yan dikare bi girîngî demên perwerdehiyê bilez bike û ji we re bike ku hûn bi karên hînbûna kûr a dijwartir mijûl bibin.
Bikaranîna gelek GPU-yan ji bo peywirên fêrbûna kûr di PyTorch de pêdivî bi nêzîkbûnek birêkûpêk ku tê de danehev û modela paralel, barkirina daneya bikêr, û stratejiyên xweşbîniya baldar hewce dike. Bi zanîn û pêkanîna rast re, xebitandina modelên fêrbûna kûr li ser gelek GPU-yan dikare potansiyela tevahî ya projeyên fêrbûna weya kûr vebike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch:
- Ger meriv bixwaze wêneyên rengîn li ser tora neuralî ya hevgirtî nas bike, gelo pêdivî ye ku meriv ji dema nasandina wêneyên pîvana gewr pîvanek din lê zêde bike?
- Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
- Ma PyTorch dikare bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin re were berhev kirin?
- Ma windabûna derveyî nimûne windakirina pejirandinê ye?
- Ma pêdivî ye ku meriv ji bo analîzkirina pratîkî ya modela tora neuralî ya PyTorch an matplotlib-ê tabloyek tensor bikar bîne?
- Ma dikare PyTorch bi NumPy-ê ku li ser GPU-yê bi hin fonksiyonên din ve tê xebitandin were berhev kirin?
- Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
- Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
- Tora neuralî ya herî mezin a konvolutional ku hatî çêkirin çi ye?
- Ger têketin navnîşa rêzikên numpy e ku nexşeya germahiyê hildibijêre ku derketina ViTPose ye û şeklê her pelê numpy [1, 17, 64, 48] bi 17 xalên sereke yên laş re têkildar e, kîjan algorîtma dikare were bikar anîn?
Di EITC/AI/DLPP Fêrbûna Kûr bi Python û PyTorch de bêtir pirs û bersivan bibînin