TorchTPU
Google Cloud は、機械学習ワークロードを高速化する、スケーラブルなリソースを提供します。
Google Cloud TPU を利用した AI 開発のためのリソース、チュートリアル、最新情報を提供。vLLM、JAX、PyTorch で AI ライフサイクルを加速。
TorchTPUについてもっと知る
TorchTPU
Google Cloud TPUsは、機械学習ワークロードを高速化する専用のハードウェアです。vLLM、JAX、PyTorchなどのフレームワークを使用して、トレーニングから本番環境での提供まで、AIライフサイクル全体を加速できます。TPUは、さまざまなユースケースに対応し、高いパフォーマンスと効率性を提供します。
- •TPUアーキテクチャの理解:TPUのアーキテクチャを学び、機械学習ワークロードを高速化します。Google Cloudは、スケーラブルなリソースとしてTPUを提供します。
- •vLLMによる推論の高速化:vLLMと最適化されたTPUサービングスタックを使用して、高スループット、低レイテンシのワークロードをデプロイします。Gemma 4などのモデルをサポート。
- •JAX、PyTorch、Kerasによるトレーニング:JAX、PyTorch、Kerasを使用して、TPU上で高いトレーニングスループットを実現します。大規模言語モデルのトレーニングを効率化します。
- •PyTorchのネイティブTPUアクセラレーション:TorchTPUを使用すると、既存のPyTorchワークロードを最小限のコード変更でTPUに移行できます。GoogleのスケールでPyTorchをネイティブに実行します。
- •MaxTextによるLLMのトレーニング:MaxTextは、Google Cloud TPUsおよびGPUsをターゲットとした、高性能でスケーラブルなオープンソースLLMライブラリです。純粋なPython/JAXで記述されています。
- •TPU環境のセットアップ:Google CloudでTPUを使い始めるためのエンドツーエンドのチェックリストです。Cloud TPU環境を簡単に設定できます。
- •JAXのデバッグガイド:Cloud TPUs上のJAXのデバッグとプロファイリング技術に関する実践的なガイドです。JAXのパフォーマンスを最適化します。
- •XProfによるプロファイリング:XProfを使用して、PyTorch/XLAワークロードをTPUでプロファイリングする方法を学びます。トレーニングパイプラインのボトルネックを特定し、パフォーマンスを最大化します。
- •Metraxの使用開始:JAX向けの強力で柔軟なメトリクスライブラリであるMetraxに関する実践的なガイドです。モデルのパフォーマンスを評価します。
- •Tunixによる後処理の最適化:JAXでの後処理フレームワークであるTunixの最新機能について学びます。モデルの微調整を効率化します。
- •TPUレシピ:Google Cloud TPUsで特定のワークロードを再現するための手順です。様々なワークロードに対応します。
- •TPUドキュメント:Google CloudでTPUにアクセスして使用する方法を学びます。公式ドキュメントを参照できます。
- •KerasとJAX:Googleのエキスパートから、Kerasを使用してJAXを実行する方法を学びます。ディープラーニングフレームワークを活用します。
- •JAX AIスタック:JAX AIスタックの技術概要です。JAXを基盤とした堅牢なエンドツーエンドプラットフォームです。
- •JAX AIスタックの習得:JAX AIスタックに関する包括的なビデオシリーズで、高性能機械学習を習得します。Flax NNXライブラリに焦点を当てています。
- •MaxTextの後処理:MaxTextは、SFTやGRPOなどのさまざまな手法にわたって、高性能でスケーラブルなLLMおよびVLMの後処理を提供します。モデルの調整を支援します。
- •強化学習とTPUでの微調整:TPUと強化学習（RL）を使用して、本番環境に対応したエージェントを大規模に構築する方法を探ります。エージェントの構築を支援します。
- •Inference Quickstart:Google Inference Quickstart (GIQ) レコメンダーAPIに関する実践的なガイドです。LLMのパフォーマンスと価格メトリクスを探索できます。
- •Ironwood TPUでのトレーニング:Ironwoodハードウェアでトレーニング効率を向上させ、ピークパフォーマンスに到達するために設計された、JAXとMaxTextエコシステム内の具体的な方法とツールについて解説します。
- •LLMの構築:JAXを使用して、GPT-2スタイルの言語モデルをゼロから構築します。2000万個のパラメータを持つモデルを構築します。
- •TPUニュース:TPUに関する最新ニュースを探索できます。最新情報を入手できます。
- •リリースノート:Google CloudのTPUに関する新機能を確認できます。最新のアップデートを確認できます。
Google Cloud TPUsは、AI開発者にとって不可欠なツールです。トレーニングから推論まで、ワークフロー全体を加速し、パフォーマンスを最大化します。vLLMやJAXなどのフレームワークとの統合により、効率的なモデル開発とデプロイが可能になります。TPUを選択することで、AIプロジェクトを成功に導くための基盤を構築できます。
