PyTorch میں ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل چلانا کوئی آسان عمل نہیں ہے لیکن تربیت کے اوقات کو تیز کرنے اور بڑے ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنے کے لحاظ سے بہت زیادہ فائدہ مند ثابت ہو سکتا ہے۔ PyTorch، ایک مقبول ڈیپ لرننگ فریم ورک ہونے کے ناطے، متعدد GPUs میں کمپیوٹیشن کو تقسیم کرنے کے لیے فعالیت فراہم کرتا ہے۔ تاہم، گہرے سیکھنے کے کاموں کے لیے متعدد GPUs کو ترتیب دینے اور مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے اس میں شامل بنیادی تصورات اور طریقہ کار کی اچھی سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے۔
ایک سے زیادہ GPUs پر ایک PyTorch ماڈل چلانے کے لیے، عام طور پر استعمال ہونے والا ایک نقطہ نظر ہے Data Parallelism۔ ڈیٹا متوازی میں، ماڈل کو متعدد GPUs میں نقل کیا جاتا ہے، اور ہر نقل ان پٹ ڈیٹا کے مختلف حصے پر کارروائی کرتی ہے۔ ماڈل کے پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے گریڈیئنٹس کو پھر تمام نقلوں میں جمع کیا جاتا ہے۔ PyTorch اس عمل کو `torch.nn.DataParallel` ماڈیول کے ذریعے آسان بناتا ہے، جو متعدد GPUs میں ڈیٹا اور گریڈیئنٹس کی تقسیم کو خود بخود ہینڈل کرتا ہے۔
PyTorch میں ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل چلانے کے لیے یہاں قدم بہ قدم گائیڈ ہے:
1. GPU کی دستیابی چیک کریں۔: یقینی بنائیں کہ آپ کے سسٹم میں متعدد GPUs دستیاب ہیں اور PyTorch ان کو استعمال کرنے کے لیے ترتیب دیا گیا ہے۔ آپ `torch.cuda.device_count()` کا استعمال کرتے ہوئے دستیاب GPUs کو چیک کر سکتے ہیں۔
2. ماڈل متوازی: اگر آپ کا ماڈل ایک GPU کی میموری میں فٹ ہونے کے لیے بہت بڑا ہے، تو آپ کو ماڈل کو متعدد GPUs میں تقسیم کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ PyTorch اس میں مدد کرنے کے لیے `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` جیسے ٹولز فراہم کرتا ہے۔
3. ڈیٹا لوڈ ہو رہا ہے۔: یقینی بنائیں کہ آپ کی ڈیٹا لوڈ کرنے والی پائپ لائن موثر ہے اور بیک وقت متعدد GPUs کو ڈیٹا فراہم کرنے کے قابل ہے۔ PyTorch کے `torch.utils.data.DataLoader` کو متوازی طور پر بیچوں کو لوڈ کرنے کے لیے کنفیگر کیا جا سکتا ہے۔
4. ماڈل کی شروعات: اپنا ماڈل شروع کریں اور اسے `model.to(device)` کا استعمال کرتے ہوئے GPU آلات پر منتقل کریں جہاں `device` GPU آلہ ہے (مثال کے طور پر، `cuda:0`، `cuda:1`، وغیرہ)۔
5. ڈیٹا متوازی سیٹ اپ: اپنے ماڈل کو `torch.nn.DataParallel` کے ساتھ اس طرح لپیٹیں:
python model = nn.DataParallel(model)
6. ٹریننگ لوپ: اپنے ٹریننگ لوپ کے اندر، اس بات کو یقینی بنائیں کہ ان پٹ اور اہداف بھی GPU ڈیوائس میں منتقل ہو گئے ہیں۔ PyTorch tensors کو `.to()` طریقہ استعمال کرتے ہوئے مخصوص ڈیوائس میں منتقل کیا جا سکتا ہے۔
7. کی اصلاح: ماڈل پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے PyTorch کے آپٹیمائزرز جیسے `torch.optim.SGD` یا `torch.optim.Adam` استعمال کریں۔ یہ اصلاح کار متعدد GPUs میں تقسیم شدہ حسابات کو سنبھال سکتے ہیں۔
8. نقصان کا حساب: ہر GPU پر نقصان کا حساب لگائیں اور پھر بیک پروپیگیشن سے پہلے نقصانات کو جمع کریں۔ PyTorch کے نقصان کے افعال متوازی کمپیوٹیشن کو سپورٹ کرتے ہیں۔
9. تدریجی جمع: ہر GPU پر گریڈیئنٹس کمپیوٹنگ کرنے کے بعد، PyTorch کا 'پسماندہ' طریقہ استعمال کرتے ہوئے تمام GPUs میں گریڈیئنٹس کو جمع کریں۔
10. پیرامیٹر اپڈیٹس: آپٹیمائزر کے 'اسٹیپ' طریقہ کا استعمال کرتے ہوئے مجموعی گراڈینٹ کی بنیاد پر ماڈل پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کریں۔
ان اقدامات پر عمل کر کے، آپ PyTorch میں متعدد GPUs پر ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک ماڈل کو مؤثر طریقے سے چلا سکتے ہیں۔ اگرچہ یہ عمل شروع میں پیچیدہ معلوم ہو سکتا ہے، لیکن متعدد GPUs کے استعمال میں مہارت حاصل کرنے سے تربیت کے اوقات کو نمایاں طور پر تیز کیا جا سکتا ہے اور آپ کو سیکھنے کے مزید مشکل کاموں سے نمٹنے کے قابل بنایا جا سکتا ہے۔
PyTorch میں گہرے سیکھنے کے کاموں کے لیے متعدد GPUs کا فائدہ اٹھانے کے لیے ڈیٹا اور ماڈل کی ہم آہنگی، موثر ڈیٹا لوڈنگ، اور محتاط اصلاح کی حکمت عملیوں پر مشتمل ایک منظم انداز کی ضرورت ہوتی ہے۔ صحیح علم اور نفاذ کے ساتھ، ایک سے زیادہ GPUs پر ڈیپ لرننگ ماڈلز چلانے سے آپ کے گہرے سیکھنے کے پروجیکٹس کی پوری صلاحیت کو غیر مقفل کیا جا سکتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل پی پی گہرائی سے سیکھنے کے ساتھ ازگر اور پائٹورچ:
- اگر کوئی تصوراتی اعصابی نیٹ ورک پر رنگین تصویروں کو پہچاننا چاہتا ہے، تو کیا گرے اسکیل امیجز کو ریگونائز کرتے وقت ایک اور جہت کا اضافہ کرنا ہوگا؟
- کیا ایکٹیویشن فنکشن کو دماغ میں نیوران کی نقل کرنے کے لیے سمجھا جا سکتا ہے یا تو فائرنگ کے ساتھ؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- کیا نمونے سے باہر ہونے والا نقصان توثیق کا نقصان ہے؟
- کیا کسی کو PyTorch چلانے والے نیورل نیٹ ورک ماڈل کے عملی تجزیہ کے لیے ٹینسر بورڈ استعمال کرنا چاہیے یا میٹ پلوٹلیب کافی ہے؟
- کیا PyTorch کا موازنہ کچھ اضافی افعال کے ساتھ GPU پر چلنے والے NumPy سے کیا جا سکتا ہے؟
- یہ تجویز درست ہے یا غلط
- کیا ایک باقاعدہ نیورل نیٹ ورک کا تقابل تقریباً 30 بلین متغیرات کے فنکشن سے کیا جا سکتا ہے؟
- سب سے بڑا convolutional عصبی نیٹ ورک کیا ہے؟
- اگر ان پٹ ہیٹ میپ کو ذخیرہ کرنے والے numpy arrays کی فہرست ہے جو ViTPose کا آؤٹ پٹ ہے اور ہر numpy فائل کی شکل [1, 17, 64, 48] باڈی کے 17 کلیدی پوائنٹس کے مطابق ہے، تو کون سا الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/DLPP ڈیپ لرننگ کے ساتھ Python اور PyTorch میں دیکھیں