TorchTPU
उच्च-प्रदर्शन वाले मशीन लर्निंग वर्कलोड को तेज़ करने के लिए अनुकूलित हार्डवेयर और ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क।
Google Cloud TPUs का उपयोग करके AI बनाने, प्रशिक्षित करने और सेवा प्रदान करने के लिए आवश्यक संसाधन खोजें। vLLM, JAX और PyTorch के साथ पूरे जीवनचक्र को तेज़ करें।
TorchTPU के बारे में अधिक
TorchTPU
Google Cloud TPUs के साथ AI बनाने, प्रशिक्षित करने और सेवा देने के लिए एक डेवलपर हब। यह आपको vLLM, JAX और PyTorch का उपयोग करके प्री-ट्रेनिंग से लेकर प्रोडक्शन-रेडी सर्विसिंग तक पूरे जीवनचक्र को तेज करने में मदद करता है। यह आपके लिए आवश्यक संसाधन प्रदान करता है।
- •TPU आर्किटेक्चर जानें:TPU मशीन लर्निंग वर्कलोड को तेज करने के लिए Google द्वारा डिज़ाइन किए गए ASIC हैं। Google Cloud एक स्केलेबल संसाधन के रूप में TPUs उपलब्ध कराता है।
- •vLLM के साथ त्वरित अनुमान:vLLM और अनुकूलित TPU सर्विंग स्टैक का उपयोग करके उच्च-थ्रूपुट, कम-विलंबता वाले वर्कलोड को तैनात करें।
- •JAX और PyTorch पर स्केल मॉडल:TPUs पर JAX, PyTorch और Keras का उपयोग करके उच्च प्रशिक्षण थ्रूपुट प्राप्त करें।
- •पोस्ट-ट्रेनिंग को अनुकूलित करें:उच्च-प्रदर्शन सेवा और परिनियोजन के लिए ओपन मॉडल को कुशलतापूर्वक अनुकूलित और संरेखित करें।
- •TPU वातावरण सेट करें:Google Cloud पर TPUs के साथ आरंभ करने के लिए एक एंड-टू-एंड चेकलिस्ट।
- •XProf के साथ प्रोफाइलिंग:XProf का उपयोग करके TPUs पर PyTorch/XLA वर्कलोड को प्रोफाइल करना सीखें और अपनी प्रशिक्षण पाइपलाइन में बाधाओं की पहचान करें।
- •JAX पर डिबगिंग:Cloud TPUs पर JAX के लिए डिबगिंग और प्रोफाइलिंग तकनीकों के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका।
- •Gemma 4 vLLM पर उपलब्ध:vLLM, Google TPUs पर डे 0 समर्थन के साथ Gemma 4 के लिए समर्थन और सामुदायिक व्यंजनों का परिचय देता है।
- •Qwen3-Coder को परोसें:इस गाइड में, हम दिखाते हैं कि Ironwood (TPU7x) पर Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8-Dynamic को कैसे परोसा जाए।
- •TPU पर अनुमान:Google Cloud के विशेष हार्डवेयर और लोकप्रिय ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क का उपयोग करके कुशल AI अनुमान समाधान डिज़ाइन और कार्यान्वित करने के आवश्यक कौशल सीखें।
- •JAX के साथ LLM बनाएँ:JAX का उपयोग करके 20 मिलियन पैरामीटर वाला GPT-2 शैली का भाषा मॉडल बनाएं, जो Google के Gemini, Veo और Nano Banana मॉडल के पीछे का ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है।
- •मॉडल को स्केल कैसे करें:भाषा मॉडल को स्केल करने के विज्ञान को उजागर करने के लिए यह पुस्तक।
- •Ironwood TPUs के साथ प्रशिक्षण:यह तकनीकी अवलोकन आयरनवुड हार्डवेयर पर प्रशिक्षण दक्षता को परिष्कृत करने और अधिकतम प्रदर्शन तक पहुंचने के लिए डिज़ाइन किए गए JAX और MaxText इकोसिस्टम के भीतर विशिष्ट विधियों और उपकरणों का पता लगाता है।
- •MaxText:उच्च प्रदर्शन, अत्यधिक स्केलेबल, ओपन-सोर्स LLM लाइब्रेरी और शुद्ध Python/JAX में लिखा गया संदर्भ कार्यान्वयन और Google Cloud TPUs और GPUs को प्रशिक्षण के लिए लक्षित करता है।
- •Metrax के साथ आरंभ करना:JAX के लिए एक शक्तिशाली और लचीली मेट्रिक्स लाइब्रेरी, Metrax के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका।
- •JAX AI स्टैक:JAX, कोर न्यूमेरिकल लाइब्रेरी पर आधारित एक मजबूत, एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म, मशीन लर्निंग के लिए एक औद्योगिक-ग्रेड समाधान में।
- •JAX AI स्टैक में महारत हासिल करना:डेवलपर-फ्रेंडली Flax NNX लाइब्रेरी पर केंद्रित, JAX AI स्टैक पर इस व्यापक वीडियो श्रृंखला के साथ उच्च-प्रदर्शन मशीन लर्निंग में गोता लगाएँ।
- •TorchTPU:TorchTPU डेवलपर्स को न्यूनतम कोड परिवर्तनों के साथ मौजूदा PyTorch वर्कलोड को TPU पर माइग्रेट करने में सक्षम बनाता है।
- •Tunix: JAX में ट्यून करें:JAX में पोस्ट-ट्रेनिंग के लिए फ्रेमवर्क, Tunix की नवीनतम सुविधाओं के बारे में जानें।
- •MaxText पोस्ट-ट्रेनिंग:MaxText SFT और GRPO जैसी विभिन्न तकनीकों में प्रदर्शन और स्केलेबल LLM और VLM पोस्ट-ट्रेनिंग प्रदान करता है।
- •PyTorch के लिए TPU त्वरण:TPUs पर PyTorch कोड चलाने में नवीनतम विकास के बारे में जानें।
- •प्रबलन सीखना और TPUs पर फाइन-ट्यूनिंग:इस एपिसोड में, हम पता लगाते हैं कि कैसे डेवलपर्स विशेष, प्रोडक्शन-रेडी एजेंटों को स्केल पर बनाने के लिए TPUs और प्रबलन सीखने (RL) का उपयोग कर सकते हैं।
- •TPU संसाधन:Cloud TPUs के लिए आधिकारिक प्रलेखन, वर्कलोड रेसिपी और नवीनतम तकनीकी अपडेट का अन्वेषण करें।
आज, मशीन लर्निंग में तेजी लाने के लिए Google Cloud TPUs एक आवश्यक उपकरण हैं। यह आपको अपने वर्कफ़्लो को बेहतर बनाने और AI अनुमान को तेज करने में मदद करता है। Google Cloud TPUs चुनकर, आप प्रदर्शन को अधिकतम कर सकते हैं और अपनी परियोजनाओं को सफल बना सकते हैं।
