Google Compute Engine ရှိ Deep Learning VM Images သည် စက်သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်၏ စနစ်ထည့်သွင်းမှုကို မည်သို့လွယ်ကူစေသနည်း။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူ VM Images ကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

Google Compute Engine (GCE) ရှိ Deep Learning VM Images သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် စက်သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်ကို သတ်မှတ်ရန် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော virtual machine (VM) ပုံများသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအတွက် လိုအပ်သောကိရိယာများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်များပါရှိသော ပြည့်စုံသောဆော့ဖ်ဝဲလ်အစုအဝေးကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုများအတွက် လိုအပ်သော၊ လက်စွဲတပ်ဆင်မှုနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံတို့ကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။ ဤရိုးရှင်းသော စနစ်ထည့်သွင်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်သည် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေရုံသာမက နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းတာဝန်များကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် လိုက်ဖက်ညီမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကိုလည်း အာမခံပါသည်။

Deep Learning VM Images ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ TensorFlow၊ PyTorch နှင့် MXNet ကဲ့သို့သော ရေပန်းစားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုဘောင်များပါဝင်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဤဘောင်များကို VM တွင် ကြိုတင်ထည့်သွင်းပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသောကြောင့် အသုံးပြုသူများအား နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို ချက်ချင်းစတင်တည်ဆောက်ကာ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ဤဘောင်များကို ကိုယ်တိုင်ထည့်သွင်းပြီး စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်ကြောင်း၊ တန်ဖိုးရှိသော အချိန်ကို သက်သာစေပြီး လိုက်ဖက်ညီသော ပြဿနာများ၏ အခွင့်အလမ်းများကို လျှော့ချပေးသည်။

ထို့အပြင်၊ Deep Learning VM Images သည် machine learning workflow တွင် အသုံးများသော အခြားသော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များပါလာသည်။ ၎င်းတို့တွင် ဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ကုဒ်နံပါတ်ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် JupyterLab နှင့် NVIDIA GPU ဒရိုက်ဘာများ ပါဝင်သည်။ VM ပုံများတွင် NumPy၊ pandas နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော နာမည်ကြီး Python စာကြည့်တိုက်များ ပါဝင်ပြီး ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုထားသည်။

Deep Learning VM Images ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်များကို အလွယ်တကူ အတိုင်းအတာဖြင့် တိုင်းတာနိုင်သည်။ GCE သည် မတူညီသော CPU နှင့် GPU ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံများဖြင့် စက်အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို ပေးဆောင်ထားပြီး သုံးစွဲသူများအနေဖြင့် ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များအတွက် အသင့်လျော်ဆုံး VM ကို ရွေးချယ်နိုင်စေပါသည်။ ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သည် သုံးစွဲသူများသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ သို့မဟုတ် ကွန်ပြူတာအလေးအနက်ထားသောအလုပ်များကိုကိုင်တွယ်သည့်အခါတွင်ပင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာလေ့ကျင့် အသုံးချနိုင်စေရန် သေချာစေသည်။

ထို့အပြင်၊ Deep Learning VM Images သည် စက်သင်ယူမှုစမ်းသပ်မှုများအတွက် တသမတ်တည်းနှင့် မျိုးပွားနိုင်သော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးပါသည်။ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော VM ရုပ်ပုံဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ အလုပ်ကို လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ သို့မဟုတ် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သူများနှင့် အလွယ်တကူ မျှဝေနိုင်ပြီး လူတိုင်းသည် တူညီသောဆော့ဖ်ဝဲလ်အစုအဝေးနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အလုပ်လုပ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ၎င်းသည် မတူညီသောလူတစ်ဦးချင်းစီက ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ပတ်ဝန်းကျင်ကို ကိုယ်တိုင်တည်ဆောက်သောအခါတွင် ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် ရှေ့နောက်မညီမှုများအတွက် အလားအလာများကို ဖယ်ရှားပေးသည်။

စနစ်ထည့်သွင်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုရိုးရှင်းစေရန်၊ Deep Learning VM Images သည် VM ဖြစ်ရပ်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုရအဆင်ပြေသည့် အင်တာဖေ့စ်ကို ပေးဆောင်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် Google Cloud Console သို့မဟုတ် command-line ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် ၎င်းတို့၏ VM များကို အလွယ်တကူ စတင်နိုင်၊ ရပ်တန့်ကာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပါသည်။ အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်သည် အသုံးပြုသူများအား အခြေခံအဆောက်အဦစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် အချိန်ဖြုန်းခြင်းထက် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။

Google Compute Engine ရှိ Deep Learning VM ရုပ်ပုံများသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် စက်သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်ကို သတ်မှတ်ရန် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ လူကြိုက်များသော နက်နဲသောသင်ယူမှုဘောင်များနှင့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာများဖြင့် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော VM ပုံများကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် အချိန်ကုန်သက်သာခြင်း၊ လိုက်ဖက်ညီမှုရှိစေရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့အပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။ ဤ VM ပုံများ၏ အရွယ်အစားနှင့် ထပ်တူထပ်မျှနိုင်မှုသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို ပိုမိုတိုးတက်စေသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:

Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , ,