בדף הזה מוסבר על השילוב של PyTorch ב-Vertex AI, ומוצגים מקורות מידע שמסבירים איך להשתמש ב-PyTorch ב-Vertex AI. השילוב של PyTorch ב-Vertex AI מאפשר לכם לאמן מודלים של PyTorch, לפרוס אותם ולתזמן אותם בסביבת ייצור בקלות רבה יותר.
הרצת קוד ב-notebooks
Vertex AI מספק שתי אפשרויות להרצת קוד ב-notebooks: Colab Enterprise ו-Vertex AI Workbench. מידע נוסף על האפשרויות האלה זמין במאמר בנושא בחירת פתרון למחברת.
מאגרי תגים מוכנים מראש לאימון
Vertex AI מספק קובצי אימג' לקונטיינרים של Docker שנוצרו מראש לאימון מודלים. המאגדים האלה מאורגנים לפי מסגרות למידת מכונה וגרסאות של מסגרות, והם כוללים תלות נפוצות שאולי תרצו להשתמש בהן בקוד ההדרכה שלכם. מידע על גרסאות PyTorch שיש להן קונטיינרים מוכנים מראש לאימון, ועל אימון מודלים באמצעות קונטיינר מוכן מראש לאימון, אפשר למצוא במאמר קונטיינרים מוכנים מראש לאימון מותאם אישית.
קונטיינרים מוכנים מראש להצגת מסקנות
Vertex AI מספק קובצי אימג' מוכנים מראש של קונטיינרים של Docker להצגת מסקנות גם לגבי אצווה וגם לגבי אונליין. הקונטיינרים האלה מאורגנים לפי מסגרות למידת מכונה וגרסאות של מסגרות, והם כוללים תלות נפוצות שאולי תרצו להשתמש בהן בקוד ההסקה. במאמר מאגרי תגים מוכנים מראש לאימון בהתאמה אישית מוסבר אילו גרסאות של PyTorch כוללות מאגרי תגים מוכנים מראש להסקת מסקנות, ואיך להציג מודלים באמצעות מאגר תגים מוכן מראש להסקת מסקנות.
אימון מבוזר
אפשר להריץ אימון מבוזר של מודלים של PyTorch ב-Vertex AI. באימון עם כמה תהליכי worker, אפשר להשתמש בשרת לצמצום כדי לשפר עוד יותר את הביצועים של פעולות צמצום קולקטיביות. מידע נוסף על אימון מבוזר ב-Vertex AI זמין במאמר אימון מבוזר.
מקורות מידע לשימוש ב-PyTorch ב-Vertex AI
כדי לקבל מידע נוסף ולהתחיל להשתמש ב-PyTorch ב-Vertex AI, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:
- איך מאמנים ומכווננים מודלים של PyTorch ב-Vertex AI: במאמר הזה מוסבר איך להשתמש ב-Vertex AI Training כדי ליצור ולאמן מודל לסיווג טקסט לפי סנטימנט באמצעות PyTorch, ואיך להשתמש ב-Vertex AI Hyperparameter Tuning כדי לכוונן היפר-פרמטרים של מודלים של PyTorch.
- איך פורסים מודלים של PyTorch ב-Vertex AI: הסבר על פריסת מודל PyTorch באמצעות TorchServe כקונטיינר בהתאמה אישית, על ידי פריסת ארטיפקטים של המודל לשירות Vertex AI Inference.
- תיזמור של תהליכי עבודה של PyTorch ML ב-Vertex AI Pipelines: במאמר הזה מוסבר איך ליצור ולתזמן צינורות ML לאימון ולפריסה של מודלים של PyTorch ב- Google Cloud Vertex AI באמצעות Vertex AI Pipelines.
- Scalable ML Workflows using PyTorch on Kubeflow Pipelines and Vertex Pipelines (תהליכי עבודה של למידה חישובית שניתנים להרחבה באמצעות PyTorch ב-Kubeflow Pipelines וב-Vertex Pipelines): כאן אפשר לראות דוגמאות לתהליכי עבודה של למידה חישובית שמבוססים על PyTorch ב-OSS Kubeflow Pipelines (חלק מפרויקט Kubeflow) וב-Vertex AI Pipelines. אנחנו משתפים רכיבים חדשים מובנים של PyTorch שהוספנו ל-Kubeflow Pipelines.
- הצגת מודלים של תמונות ב-PyTorch באמצעות קונטיינרים מוכנים מראש ב-Vertex AI: במחברת הזו מתבצעת פריסה של מודל לסיווג תמונות ב-PyTorch ב-Vertex AI באמצעות תמונות מוכנות מראש של PyTorch לצורך הצגה.
המאמרים הבאים
- הדרכה: שימוש ב-Vertex AI לאימון מודל לסיווג תמונות ב-PyTorch באחת מסביבות הקונטיינר המובנות מראש של Vertex AI באמצעות מסוף Google Cloud .
לחצו על תראו לי איך כדי לקרוא הסבר מפורט על המשימה ישירות במסוף Google Cloud :