بڑے AI ماڈلز کی پیمائش کے لیے خام کمپیوٹ پاور سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہارڈ ویئر پر کام کے بوجھ کو مؤثر طریقے سے تقسیم کرنے کے لیے جدید ترین ٹیکنالوجی کی ضرورت ہوتی ہے۔
میں نے ابھی freeCodeCamp.org YouTube چینل پر ایک نیا کورس پوسٹ کیا ہے۔ اس چینل میں، انسٹرکٹر Kian Kyars تقسیم شدہ ڈیٹا متوازی پروسیسنگ (DDP) میں مہارت حاصل کرنے کے لیے ایک ہینڈ آن گائیڈ فراہم کرتا ہے۔
یہ کورس دکھاتا ہے کہ ایک سے زیادہ GPUs پر ماڈلز کو مؤثر طریقے سے تربیت دے کر میموری کی حدود کو کیسے دور کیا جائے۔ ڈی ڈی پی ورک فلو کو دیکھنے سے پہلے، آئیے ڈسٹری بیوٹڈ ٹریننگ کے پیچھے نظریہ پر نظر ڈالیں، جس میں ڈیٹا کے ہم آہنگی اور ماڈل کے ہم آہنگی کے درمیان اہم فرق شامل ہیں۔ عملی اقدامات کی ایک سیریز کے ذریعے، آپ سیکھیں گے کہ کس طرح دستی بیچ اوسط کو لاگو کرنا ہے، "آل ریڈوس” سینڈ باکس استعمال کرنا ہے، اور تربیتی عمل کو بہتر بنانے کے لیے ڈی ڈی پی ہکس کا استعمال کرنا ہے۔
آخر تک، آپ کو تقسیم شدہ نظاموں میں شامل کارکردگی کے تجارتی معاہدوں اور انہیں اپنے اپنے AI پروجیکٹس میں لاگو کرنے کی مہارت کی گہری سمجھ ہوگی۔
freeCodeCamp.org یوٹیوب چینل پر مکمل کورس دیکھیں (دیکھنے کے 2 گھنٹے)۔