quantization နည်းပညာဖြင့်လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ မတူညီသောအခြေအနေများ တိကျမှု/အမြန်နှုန်းကို နှိုင်းယှဉ်ရန် software တွင် quantization အဆင့်ကို ရွေးချယ်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။
Tensor Processing Units (TPUs) ၏အခြေအနေတွင် quantization နည်းပညာများဖြင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ တိကျမှုနှင့် မြန်နှုန်းအပေးအယူများပါဝင်သည့် မတူညီသောအခြေအနေများအတွက် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အဆင့်တွင် ချိန်ညှိခြင်းရှိမရှိ နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ Quantization သည် တွက်ချက်မှုနှင့် လျှော့ချရန်အတွက် machine learning တွင်အသုံးပြုသော အရေးကြီးသော optimization technique တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
Google Cloud Platform (GCP) ဆိုတာဘာလဲ။
GCP သို့မဟုတ် Google Cloud Platform သည် Google မှ ပံ့ပိုးပေးသော cloud computing ဝန်ဆောင်မှုများ အစုံအလင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Google ၏အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် အဖွဲ့အစည်းများကို တည်ဆောက်ရန်၊ အသုံးပြုရန်နှင့် အတိုင်းအတာဖြင့် အပလီကေးရှင်းများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုနိုင်စေရန် ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ GCP သည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဉာဏ်ရည်တု အပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော အလုပ်တာဝန်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကြံ့ခိုင်ပြီး လုံခြုံသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, GCP အပေါ် PyTorch
"gcloud ml-engine အလုပ်များ လေ့ကျင့်ရေး တင်သွင်းခြင်း" သည် လေ့ကျင့်ရေး အလုပ် တင်သွင်းရန် မှန်ကန်သော အမိန့်တစ်ခု ဖြစ်ပါသလား။
"gcloud ml-engine jobs submit training" ဟူသော command သည် Google Cloud Machine Learning တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခုတင်ပြရန် အမှန်ပင်မှန်ကန်သောအမိန့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအမိန့်မှာ Google Cloud SDK (Software Development Kit) ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပြီး Google Cloud မှပေးသော စက်သင်ယူခြင်းဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤအမိန့်ကိုလုပ်ဆောင်သောအခါ၊ သင်လိုအပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
Google Cloud AI Platform တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခုတင်ပြရန် မည်သည့်အမိန့်ကို အသုံးပြုရမည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning (သို့မဟုတ် Google Cloud AI Platform) တွင် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခု တင်သွင်းရန် "gcloud ai-platform jobs submit training" command ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤအမိန့်သည် သင့်အား လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အရွယ်အစားနှင့် ထိရောက်သောပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် AI Platform Training Service သို့ လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်တစ်ခု တင်ပြနိုင်စေပါသည်။ "gcloud ai-platform
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
TensorFlowServing သို့မဟုတ် Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းမှုဝန်ဆောင်မှုတွင် အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာဖြင့် တင်ပို့ထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန် အကြံပြုလိုပါသလား။
တင်ပို့ထားသော မော်ဒယ်များဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးသည့်အခါ၊ TensorFlowServing နှင့် Cloud Machine Learning Engine ၏ ခန့်မှန်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုသည် အဖိုးတန်ရွေးချယ်စရာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားရွေးချယ်မှုသည် လျှောက်လွှာ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များ၊ အတိုင်းအတာလိုအပ်ချက်များနှင့် အရင်းအမြစ်ကန့်သတ်ချက်များအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ထို့နောက် ဤဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် အကြံပြုချက်များကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
TensorFlow ၏ အဆင့်မြင့် API များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော အားကောင်းသည့် open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ပြီး အသုံးပြုနိုင်စေရန် ကျယ်ပြန့်သောကိရိယာများနှင့် API များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow သည် အဆင့်နိမ့်နှင့် အဆင့်မြင့် API များကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ တစ်ခုစီသည် မတူညီသော abstraction နှင့် ရှုပ်ထွေးမှုအဆင့်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ အဆင့်မြင့် API များဖြစ်သည့် TensorFlow
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
Cloud Machine Learning Engine တွင် ဗားရှင်းတစ်ခု ဖန်တီးခြင်းသည် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်၏ အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ခြင်း လိုအပ်ပါသလား။
Cloud Machine Learning Engine ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန်လိုအပ်သည်မှာ အမှန်ပင်ဖြစ်ပါသည်။ ဤလိုအပ်ချက်သည် Cloud Machine Learning Engine ၏ သင့်လျော်သောလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး စနစ်သည် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ အသေးစိတ်ရှင်းပြချက်ကို ဆွေးနွေးကြည့်ရအောင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
TPU v3 ၏ တိုးတက်မှုနှင့် အားသာချက်များသည် TPU v2 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အဘယ်နည်း၊ ရေအအေးပေးစနစ်သည် ဤအဆင့်မြှင့်တင်မှုများတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
Google မှတီထွင်ထားသည့် Tensor Processing Unit (TPU) v3 သည် ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်း၏အရင် TPU v2 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက TPU v3 သည် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် တိုးတက်မှုများနှင့် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ထို့အပြင် ရေအအေးပေးစနစ်ပါ၀င်မှုကိုလည်း အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, TPU v2 နှင့် v3 သို့ရေငုပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TPU v2 pods များကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့သည် TPU များ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မည်သို့မြှင့်တင်ကြသနည်း။
Tensor Processing Unit ဗားရှင်း 2 pods ဟုလည်းသိကြသော TPU v2 pods များသည် TPUs (Tensor Processing Units) ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန် Google မှ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အားကောင်းသည့် ဟာ့ဒ်ဝဲအခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ TPU များသည် စက်သင်ယူမှုအလုပ်များကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် Google မှ ဖန်တီးထားသော အထူးပြုချစ်ပ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အခြေခံအကျဆုံးဖြစ်သည့် matrix လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်ရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, TPU v2 နှင့် v3 သို့ရေငုပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TPU v16 တွင် bfloat2 ဒေတာအမျိုးအစား၏ အရေးပါမှုကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို တိုးမြှင့်ရန် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
bfloat16 ဒေတာအမျိုးအစားသည် TPU v2 (Tensor Processing Unit) တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို တိုးမြှင့်ပေးသည်။ ၎င်း၏အရေးပါမှုကို နားလည်ရန်၊ TPU v2 ဗိသုကာ၏နည်းပညာဆိုင်ရာအသေးစိတ်အချက်များနှင့် ၎င်းဖြေရှင်းရမည့်စိန်ခေါ်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် အရေးကြီးပါသည်။ TPU ပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, TPU v2 နှင့် v3 သို့ရေငုပ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်