Jalankan pekerjaan pelatihan TensorFlow mandiri
Anda dapat menjalankan pekerjaan pelatihan TensorFlow mandiri di kluster Container Service for Kubernetes (ACK). ACK menyediakan kemampuan manajemen sumber daya yang memungkinkan Anda dengan cepat menerapkan dan menjalankan pekerjaan pelatihan TensorFlow mandiri. Topik ini menjelaskan cara membuat pekerjaan pelatihan, mengonfigurasi sumber daya, serta menjalankan pekerjaan pelatihan. Anda dapat merujuk pada topik ini untuk memulai pekerjaan pelatihan TensorFlow mandiri dengan mudah. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Gunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan TensorFlow mandiri di kluster Kubernetes.
Jalankan pekerjaan pelatihan TensorFlow terdistribusi
Anda dapat menjalankan pekerjaan pelatihan TensorFlow terdistribusi di kluster ACK. Dengan memanfaatkan kemampuan komputasi paralel yang disediakan oleh ACK melalui beberapa node komputasi, Anda dapat meningkatkan kecepatan dan efisiensi pekerjaan pelatihan terdistribusi. Topik ini memperkenalkan istilah dasar terkait pelatihan model terdistribusi, menjelaskan cara mengonfigurasi kluster untuk pelatihan model terdistribusi, serta cara menjalankan pekerjaan pelatihan TensorFlow terdistribusi di kluster ACK. Anda dapat merujuk pada topik ini untuk mengoptimalkan kinerja pekerjaan pelatihan TensorFlow terdistribusi. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Gunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan TensorFlow terdistribusi di kluster Kubernetes.
Gunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch mandiri
Arena adalah alat yang dirancang untuk menyederhanakan pengiriman tugas pembelajaran mesin (ML). Anda dapat menggunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch mandiri pada Kubernetes. Topik ini menjelaskan cara menginstal dan mengonfigurasi Arena, serta cara menggunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch mandiri. Anda dapat menjalankan perintah sederhana untuk menyerahkan dan mengelola pekerjaan pelatihan PyTorch mandiri, membantu meningkatkan efisiensi pelatihan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Gunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch mandiri.
Gunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch terdistribusi
Anda dapat menggunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch terdistribusi pada Kubernetes. Topik ini menjelaskan cara menggunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch terdistribusi yang berjalan pada beberapa node dalam kluster Kubernetes. Anda dapat memodifikasi parameter pekerjaan pelatihan untuk mengimplementasikan pelatihan model paralel dalam lingkungan terdistribusi, membantu meningkatkan efisiensi pelatihan dan ukuran model. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Gunakan Arena untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch terdistribusi.
Pelatihan model elastis
ACK memungkinkan Anda mengaktifkan pelatihan model elastis berdasarkan sumber daya komputasi yang dapat diskalakan. Anda dapat secara dinamis menyesuaikan jumlah sumber daya komputasi yang dialokasikan untuk pekerjaan pelatihan sesuai dengan beban kerja aktual. Topik ini menjelaskan manfaat pelatihan model elastis, termasuk penskalaan sesuai permintaan, peningkatan pemanfaatan sumber daya, dan optimasi biaya. Anda dapat mengonfigurasi kebijakan pelatihan elastis untuk mengelola dan memanfaatkan sumber daya komputasi secara fleksibel dan efisien. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Pelatihan model elastis pada Kubernetes.
Jalankan pekerjaan pelatihan terdistribusi DeepSpeed
DeepSpeed adalah kerangka kerja yang digunakan untuk mengoptimalkan pekerjaan pembelajaran mendalam. Anda dapat menjalankan pekerjaan pelatihan terdistribusi DeepSpeed pada Kubernetes. Topik ini memperkenalkan fitur inti DeepSpeed, termasuk pelatihan presisi campuran otomatis, sharding model, dan pengoptimal model, serta menjelaskan cara menggunakan DeepSpeed untuk menyerahkan pekerjaan pelatihan terdistribusi di kluster ACK. Anda dapat merujuk pada topik ini untuk meningkatkan efisiensi pelatihan model dan melatih model berskala besar. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Pelatihan terdistribusi DeepSpeed.
Ringkasan
Pelatihan TensorFlow mandiri: memberikan panduan untuk menjalankan pekerjaan pelatihan TensorFlow mandiri pada Kubernetes.
Pelatihan TensorFlow terdistribusi: memberikan panduan untuk menjalankan pekerjaan pelatihan TensorFlow terdistribusi pada Kubernetes.
Arena: memberikan panduan untuk menggunakan Arena dalam menyerahkan pekerjaan pelatihan PyTorch mandiri dan terdistribusi. Arena menyederhanakan penyebaran dan pengelolaan pekerjaan pelatihan.
Pelatihan model elastis: memberikan panduan untuk mengaktifkan pelatihan model elastis berdasarkan kemampuan penskalaan Kubernetes guna meningkatkan pemanfaatan sumber daya dan mengurangi biaya.
Pelatihan terdistribusi DeepSpeed: memberikan panduan untuk menggunakan DeepSpeed dalam mengoptimalkan pelatihan terdistribusi dan melatih model berskala besar.
Fitur dan alat yang disebutkan sebelumnya memberikan dukungan komprehensif untuk eksekusi pekerjaan ML dan pembelajaran mendalam yang efisien pada Kubernetes, membantu meningkatkan efisiensi pelatihan, mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya, serta mengurangi biaya operasional.