JAX ve Flax ile Dağıtılmış Eğitim

Derin öğrenme modelleri büyüdükçe, bunları tek bir hızlandırıcıda eğitmek pratik olmaktan çıkmaktadır. İş yüklerini birden çok GPU ve TPU arasında verimli bir şekilde dağıtmayı anlamak, modern makine öğrenimi uygulayıcıları için artık temel bir beceridir. Bu metin tabanlı kurs, sizi JAX ve Flax kullanarak dağıtılmış eğitimin temel prensipleri boyunca yönlendirir ve sizi tek cihaz kodundan yüksek düzeyde ölçeklenebilir, paralelleştirilmiş eğitim işlem hatlarına taşır. Neler öğreneceksiniz: - Saf fonksiyonlar, JIT derlemesi ve otomatik farklılaştırma dahil olmak üzere JAX'in temel kavramlarını anlayın. - Birden çok GPU ve TPU üzerinde paralel hesaplamalar çalıştırmak için çoklu cihaz ortamlarını yapılandırın. - Veri ve model parametrelerini etkili bir şekilde dağıtmak için modern JAX sharding API'lerini uygulayın. - Flax Linen API'sini kullanarak ölçeklenebilir sinir ağı mimarileri oluşturun. - Veri-paralel ve model-paralel eğitim döngülerini sıfırdan uygulayın. - İletişim yükünü en aza indirmek için dağıtılmış performansta hata ayıklayın ve optimize edin. Adım adım kod uygulamalarını keşfetmeden önce, temel terminoloji ve JAX ile Flax'in temel mimarisi ile başlayacaksınız. Yapılandırılmış yazılı açıklamalar ve net kod parçacıkları aracılığıyla, tek hızlandırıcılı eğitim işlem hatlarını nasıl yüksek verimli dağıtılmış sistemlere dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz. Bu kurs, dağıtılmış eğitim konusunda yeni olan makine öğrenimi geliştiricileri, veri bilimcileri ve araştırmacılar için tasarlanmıştır. Python ve sinir ağları hakkında temel bir anlayış önerilir, ancak JAX veya Flax ile önceden deneyim gerekli değildir. Yüksek performanslı dağıtılmış makine öğreniminin gücünü ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.