PyTorch 2.0 रिलीज़: मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के लिए एक प्रमुख अपडेट
संक्षेप में
PyTorch ने PyTorch 2.0 जारी किया है, जो इसके ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के लिए नई सुविधाओं और संवर्द्धन के साथ एक प्रमुख अपडेट है जो इसे और अधिक शक्तिशाली और अनुकूलनीय बनाता है।
अद्यतन में एक उच्च-प्रदर्शन ट्रांसफार्मर एपीआई और स्केल्ड डॉट उत्पाद ध्यान (एसपीडीए) का उपयोग करके प्रशिक्षण और अनुमान के लिए समर्थन शामिल है।
PyTorch ने जारी करने की घोषणा की है पायटॉर्च 2.0, ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, जिसे डेटा साइंस कम्युनिटी द्वारा अत्यधिक प्रत्याशित किया गया था। टीम ने प्लेटफ़ॉर्म में कई नई सुविधाएँ और संवर्द्धन प्रदान किए, जिससे इसकी क्षमता और अनुकूलन क्षमता में वृद्धि हुई।
ढांचे का उपयोग कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है और यह लिनक्स फाउंडेशन छाता के अंतर्गत है। यह स्वचालित विभेदन पर निर्मित GPU त्वरण और गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ टेंसर कंप्यूटिंग प्रदान करता है। कुछ डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर, जैसे टेस्ला ऑटोपायलट, पायरो, ट्रांसफॉर्मर, पायटॉर्च लाइटनिंग और कैटालिस्ट, PyTorch के ऊपर बनाए गए हैं।
PyTorch 2.0 एक नया उच्च-प्रदर्शन लागू करता है ट्रांसफार्मर एपीआई, जिसका उद्देश्य अत्याधुनिक ट्रांसफॉर्मर मॉडल के प्रशिक्षण और तैनाती को और अधिक किफायती बनाना है। रिलीज़ में स्केल्ड डॉट प्रोडक्ट अटेंशन (SPDA) के लिए कस्टम कर्नेल आर्किटेक्चर का उपयोग करके प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उच्च-प्रदर्शन समर्थन भी शामिल है।
उसी समय, PyTorch रिहा OpenXLA और PyTorch/XLA 2.0। PyTorch और XLA का संयोजन एक विकास स्टैक प्रदान करता है जो मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान दोनों का समर्थन कर सकता है। यह संभव है क्योंकि PyTorch AI में एक लोकप्रिय विकल्प है, और XLA में उत्कृष्ट संकलक सुविधाएँ हैं। इस विकास स्टैक को बेहतर बनाने के लिए तीन मुख्य क्षेत्रों में निवेश होगा।
बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए, PyTorch/XLA मिश्रित सटीक प्रशिक्षण, रनटाइम प्रदर्शन, कुशल मॉडल शार्डिंग और तेज़ डेटा लोडिंग जैसी सुविधाओं में निवेश कर रहा है। इनमें से कुछ सुविधाएँ पहले से ही उपलब्ध हैं, जबकि अन्य इस वर्ष के अंत में जारी की जाएँगी, अंतर्निहित OpenXLA कंपाइलर स्टैक का लाभ उठाते हुए।
मॉडल अनुमान के लिए, PyTorch/XLA, PyTorch 2.0 रिलीज में डायनमो के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन देने पर ध्यान केंद्रित करता है। अतिरिक्त निष्कर्ष-उन्मुख विशेषताओं में मॉडल सर्विंग सपोर्ट, शार्प्ड बड़े मॉडल के लिए डायनेमो, और टॉर्च.एक्सपोर्ट और स्टेबलएचएलओ के माध्यम से परिमाणीकरण शामिल हैं।
पारिस्थितिक तंत्र एकीकरण के संदर्भ में, PyTorch/XLA हगिंग फेस और PyTorch Lightning के साथ एकीकरण का विस्तार कर रहा है ताकि उपयोगकर्ता परिचित APIs के माध्यम से आने वाली सुविधाओं और डाउनस्ट्रीम OpenXLA सुविधाओं का लाभ उठा सकें। इसमें ओपनएक्सएलए में हगिंग फेस और क्वांटाइजेशन में एफएसडीपी के लिए समर्थन शामिल है।
PyTorch/XLA एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है, जिसका अर्थ है कि आप मुद्दों की रिपोर्ट करके, पुल अनुरोध सबमिट करके और टिप्पणियों के लिए अनुरोध (RFCs) भेजकर इसके विकास में योगदान कर सकते हैं। GitHub.
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के बारे में लेखक
एग्ने एक पत्रकार हैं जो मेटावर्स, एआई और में नवीनतम रुझानों और विकास को कवर करते हैं Web3 उद्योगों के लिए Metaverse Post. कहानी कहने के प्रति उनके जुनून ने उन्हें इन क्षेत्रों के विशेषज्ञों के साथ कई साक्षात्कार आयोजित करने के लिए प्रेरित किया है, जो हमेशा रोमांचक और आकर्षक कहानियों को उजागर करने की कोशिश करते हैं। एग्ने के पास साहित्य में स्नातक की डिग्री है और यात्रा, कला और संस्कृति सहित विभिन्न विषयों पर लिखने की उनकी व्यापक पृष्ठभूमि है। उन्होंने पशु अधिकार संगठन के लिए एक संपादक के रूप में भी स्वेच्छा से काम किया है, जहां उन्होंने पशु कल्याण के मुद्दों के बारे में जागरूकता बढ़ाने में मदद की। उससे संपर्क करें [ईमेल संरक्षित].
और अधिक लेखएग्ने एक पत्रकार हैं जो मेटावर्स, एआई और में नवीनतम रुझानों और विकास को कवर करते हैं Web3 उद्योगों के लिए Metaverse Post. कहानी कहने के प्रति उनके जुनून ने उन्हें इन क्षेत्रों के विशेषज्ञों के साथ कई साक्षात्कार आयोजित करने के लिए प्रेरित किया है, जो हमेशा रोमांचक और आकर्षक कहानियों को उजागर करने की कोशिश करते हैं। एग्ने के पास साहित्य में स्नातक की डिग्री है और यात्रा, कला और संस्कृति सहित विभिन्न विषयों पर लिखने की उनकी व्यापक पृष्ठभूमि है। उन्होंने पशु अधिकार संगठन के लिए एक संपादक के रूप में भी स्वेच्छा से काम किया है, जहां उन्होंने पशु कल्याण के मुद्दों के बारे में जागरूकता बढ़ाने में मदद की। उससे संपर्क करें [ईमेल संरक्षित].