スタンドアロン TensorFlow 学習ジョブの実行
Container Service for Kubernetes (ACK) クラスタでスタンドアロン TensorFlow 学習ジョブを実行できます。ACK は、スタンドアロン TensorFlow 学習ジョブを迅速にデプロイおよび実行できるリソース管理機能を提供します。このトピックでは、学習ジョブの作成、リソースの設定、および学習ジョブの実行方法について説明します。このトピックを参照して、スタンドアロン TensorFlow 学習ジョブを簡単に開始できます。詳細については、「Arena を使用して Kubernetes クラスタにスタンドアロン TensorFlow 学習ジョブを送信する」をご参照ください。
分散 TensorFlow 学習ジョブの実行
ACK クラスタで分散 TensorFlow 学習ジョブを実行できます。複数の計算ノードに基づいて ACK によって提供される並列計算機能を利用して、分散学習ジョブの速度と効率を向上させることができます。このトピックでは、分散モデル学習に関連する基本用語を紹介し、分散モデル学習用のクラスタを設定する方法と、ACK クラスタで分散 TensorFlow 学習ジョブを実行する方法について説明します。このトピックを参照して、分散 TensorFlow 学習ジョブのパフォーマンスを最適化できます。詳細については、「Arena を使用して Kubernetes クラスタに分散 TensorFlow 学習ジョブを送信する」をご参照ください。
Arena を使用してスタンドアロン PyTorch 学習ジョブを送信する
Arena は、機械学習 (ML) タスクの送信を簡素化するために設計されたツールです。 Arena を使用して、Kubernetes 上にスタンドアロン PyTorch 学習ジョブを送信できます。このトピックでは、Arena のインストールと設定の方法、および Arena を使用してスタンドアロン PyTorch 学習ジョブを送信する方法について説明します。単純なコマンドを実行して、スタンドアロン PyTorch 学習ジョブを送信および管理できます。これは、学習効率の向上に役立ちます。詳細については、「Arena を使用してスタンドアロン PyTorch 学習ジョブを送信する」をご参照ください。
Arena を使用して分散 PyTorch 学習ジョブを送信する
Arena を使用して、Kubernetes 上に分散 PyTorch 学習ジョブを送信できます。このトピックでは、Arena を使用して、Kubernetes クラスタ内の複数のノードで実行される分散 PyTorch 学習ジョブを送信する方法について説明します。学習ジョブのパラメーターを変更して、分散環境で並列モデル学習を実装できます。これは、学習効率の向上とモデルサイズの増加に役立ちます。詳細については、「Arena を使用して分散 PyTorch 学習ジョブを送信する」をご参照ください。
エラスティック モデル学習
ACK を使用すると、スケーラブルな計算リソースに基づいてエラスティック モデル学習を有効にできます。実際のワークロードに基づいて、学習ジョブに割り当てられる計算リソースの量を動的に調整できます。このトピックでは、オンデマンドスケーリング、リソース使用率の向上、コストの最適化など、エラスティック モデル学習の利点について説明します。エラスティック学習ポリシーを設定して、計算リソースを柔軟かつ効率的に管理および利用できます。詳細については、「Kubernetes 上のエラスティック モデル学習」をご参照ください。
DeepSpeed 分散学習ジョブの実行
DeepSpeed は、ディープ ラーニング ジョブを最適化するために使用されるフレームワークです。 Kubernetes 上で DeepSpeed 分散学習ジョブを実行できます。このトピックでは、自動混合精度学習、モデルシャーディング、モデルオプティマイザーなど、DeepSpeed の主要な機能を紹介し、DeepSpeed を使用して ACK クラスタに分散学習ジョブを送信する方法について説明します。このトピックを参照して、モデル学習効率を向上させ、大規模モデルを学習できます。詳細については、「DeepSpeed 分散学習」をご参照ください。
まとめ
スタンドアロン TensorFlow 学習: Kubernetes でスタンドアロン TensorFlow 学習ジョブを実行するためのガイダンスを提供します。
分散 TensorFlow 学習: Kubernetes で分散 TensorFlow 学習ジョブを実行するためのガイダンスを提供します。
Arena: Arena を使用してスタンドアロンおよび分散 PyTorch 学習ジョブを送信するためのガイダンスを提供します。 Arena は、学習ジョブのデプロイと管理を簡素化します。
エラスティック モデル学習: Kubernetes のスケーリング機能に基づいてエラスティック モデル学習を有効にし、リソース使用率を向上させ、コストを削減するためのガイダンスを提供します。
DeepSpeed 分散学習: DeepSpeed を使用して分散学習を最適化し、大規模モデルを学習するためのガイダンスを提供します。
上記の機能とツールは、Kubernetes での効率的な ML およびディープ ラーニング ジョブの実行を包括的にサポートし、学習効率の向上、リソース使用率の最適化、および運用コストの削減に役立ちます。