संक्षिप्त उत्तर: EmpirioLabs GPU Cloud में एक PyTorch + JupyterLab टेम्पलेट शामिल है। एक GPU चुनें, टेम्पलेट तैनात करें, ब्राउज़र में JupyterLab खोलें, और अपनी स्थानीय मशीन पर ड्राइवर सेट किए बिना CUDA-समर्थित नोटबुक चलाना शुरू करें।
PyTorch और JupyterLab GPU Cloud क्यों फिट होते हैं
PyTorch कई मॉडल प्रयोगों के लिए मानक पायथन ढांचा है, और आधिकारिक PyTorch इंस्टॉल गाइड CUDA समर्थन को प्रथम श्रेणी के सेटअप विकल्प के रूप में मानता है। JupyterLab ब्राउज़र कार्यक्षेत्र जोड़ता है: नोटबुक, फ़ाइलें, टर्मिनल और इंटरैक्टिव आउटपुट एक ही स्थान पर। द JupyterLab दस्तावेज़ीकरण इसे नोटबुक और कोड वर्कफ़्लो के लिए अगली पीढ़ी के वेब-आधारित इंटरफ़ेस के रूप में वर्णित करता है।
यह जोड़ी तब उपयोगी होती है जब आप किसी मॉडल का परीक्षण करना चाहते हैं, डेटा का निरीक्षण करना चाहते हैं, एक त्वरित प्रशिक्षण या फाइन-ट्यूनिंग प्रयोग चलाना चाहते हैं, बेंचमार्क अनुमान लगाना चाहते हैं, या एक मशीन से CUDA स्क्रिप्ट को डीबग करना चाहते हैं जो आपके लैपटॉप से अधिक मजबूत है।
EmpirioLabs टेम्पलेट आपको क्या देता है
PyTorch + JupyterLab टेम्पलेट CUDA PyTorch रनटाइम शुरू करता है और ब्राउज़र में JupyterLab लॉन्च करता है। आपको अपने स्वयं के नोटबुक सर्वर को उजागर करने या स्थानीय GPU ड्राइवरों को प्रबंधित करने की आवश्यकता नहीं है। डैशबोर्ड परिनियोजन प्रवाह को संभालता है, स्थिति दिखाता है, और इंस्टेंस तैयार होने पर आपको ब्राउज़र ओपन बटन देता है।
एक बार JupyterLab के अंदर, एक छोटे CUDA विवेक जांच से शुरुआत करें:
मशाल प्रिंट आयात करें (torch.cuda.is_available()) प्रिंट (torch.cuda.get_device_name(0) यदि torch.cuda.is_available () अन्यथा "कोई CUDA GPU नहीं")यदि CUDA उपलब्ध है, तो वास्तविक कार्यभार पर जाएँ: एक मॉडल लोड करना, अनुमान का परीक्षण करना, एक नोटबुक चलाना, या एक निर्भरता स्टैक को मान्य करना।
PyTorch + JupyterLab कैसे लॉन्च करें
- पर साइन इन करें मंच.empiriolabs.ai और खुला GPU क्लाउड।.
- मेमोरी, कीमत और उपलब्धता के आधार पर GPU चुनें।
- क्लिक करें तैनात करें, खोलें टेम्पलेट्स टैब, फिर चुनें PyTorch + JupyterLab।.
- इंस्टेंस को परिनियोजित करें और इसके चलने के रूप में दिखाने की प्रतीक्षा करें।
- क्लिक करें JupyterLab खोलें ब्राउज़र में काम करना शुरू करने के लिए।
अच्छे उपयोग के मामले
- यह परीक्षण करना कि कोई मॉडल अपने चारों ओर एक सेवा बनाने से पहले एक विशिष्ट GPU पर फिट बैठता है या नहीं।
- डेटा निरीक्षण, एम्बेडिंग, छवि परीक्षण, या अनुमान बेंचमार्क के लिए छोटी नोटबुक चलाना।
- CUDA और PyTorch पैकेज व्यवहार को एक साफ रनटाइम में डीबग करना।
- एक दोहराने योग्य पाइपलाइन में बदलने से पहले एक प्रशिक्षण या फाइन-ट्यूनिंग विचार की कोशिश करना।
दूसरा विकल्प कब चुनें
जब आपको एक खोजपूर्ण नोटबुक की आवश्यकता हो तो PyTorch + JupyterLab का उपयोग करें। उपयोग कॉम्फीयूआई जब वर्कफ़्लो दृश्य और नोड-आधारित है। जब आप OpenAI-संगत API के माध्यम से हगिंग फेस मॉडल पेश करना चाहते हैं तो एक-क्लिक मॉडल परिनियोजन पथ का उपयोग करें। कस्टम Docker इमेज का इस्तेमाल तब करें, जब आपके वर्कलोड में पहले से ही अपना सर्वर, API या वेब UI हो.
लागत नियंत्रण युक्तियाँ
GPU Cloud को ऑन-डिमांड कार्यक्षेत्र के रूप में सबसे अच्छा माना जाता है। जब आप सक्रिय रूप से प्रयोग कर रहे हों तो GPU शुरू करें, जब आप काम पूरा कर लें तो इसे रोकें या नष्ट कर दें, और नोटबुक प्लस सेटअप नोट्स को अस्थायी रनटाइम के बाहर संग्रहीत रखें यदि आपको बाद में उनका पुन: उपयोग करने की आवश्यकता है। लंबे समय तक चलने वाली सेवाओं के लिए, प्रयोग स्थिर होने के बाद नोटबुक से परिनियोजन योग्य कंटेनर या मॉडल समापन बिंदु पर जाएँ.
