AI & GPU
راه اندازی راحت یک ایستگاه یادگیری عمیق

راه اندازی راحت یک ایستگاه یادگیری عمیق

I. مقدمه ای بر ایستگاه های یادگیری عمیق

A. تعریف و اهمیت ایستگاه های یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، یک رشته فرعی از هوش مصنوعی، در صنایع گوناگون به طور فزاینده ای مرسوم شده است و نیاز به سخت افزار محاسباتی ویژه ای برای آموزش و استقرار شبکه های عصبی عمیق دارد. این ایستگاه ها برای مدیریت نیازهای محاسباتی عظیم آموزش و استقرار شبکه های عصبی عمیق بهینه شده اند.

ایستگاه های یادگیری عمیق سیستم های کامپیوتری قدرتمند هستند که برای وظایفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و سایر برنامه های پیچیده یادگیری ماشین طراحی شده اند. این ایستگاه ها معمولا دارای GPU های با عملکرد بالا، حافظه های بزرگ RAM و راه حل های ذخیره سازی سریع برای شتاب دادن به فرآیندهای آموزش و استنتاج مدل های یادگیری عمیق هستند.

اهمیت ایستگاه های یادگیری عمیق در این است که قادرند زمان و منابع مورد نیاز برای تحقیقات، توسعه و استقرار یادگیری عمیق را به طور قابل توجهی کاهش دهند. با ارائه توانایی محاسباتی لازم و سخت افزار ویژه، این ایستگاه ها به دانشمندان داده، محققان و مهندسان امکان می دهند مدل های پیچیده را آموزش ببینند، با آرشیتکتور های مختلف آزمایش کنند و راه حل های خود را به طور موثرتر استقرار دهند.

B. اجزای کلیدی یک ایستگاه یادگیری عمیق

یک ایستگاه یادگیری عمیق معمولا شامل اجزای کلیدی زیر است:

  1. واحد پردازش مرکزی (CPU): CPU نقش حیاتی را در مدیریت عملیات کلی سیستم، کنترل منطق و انجام وظایف مختلف در جریان کار یادگیری عمیق بازی می کند.
  2. واحد پردازش گرافیکی (GPU): GPU ها، به ویژه GPU های طراحی شده برای یادگیری عمیق، موتورهای اصلی قدرت محاسباتی مورد نیاز برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق هستند.
  3. حافظه دسترسی تصادفی (RAM): RAM بزرگ، برای ذخیره داده ها، فعالیت های میانی و پارامترهای مدل در طول فرآیندهای آموزش و استنتاج ضروری است.
  4. ذخیره سازی: راه حل های ذخیره سازی با عملکرد بالا مانند Solid-State Drives (SSDs) و درایوهای NVMe برای بارگذاری داده های بهینه و نقطه چک کردن مدل ضروری هستند.
  5. مادربورد و منبع تغذیه: مادربورد اتصالات و قابلیت های توسعه لازم را فراهم می کند، در حالی که واحد تامین برق (PSU) از تامین پایدار و پایدار برق به کل سیستم اطمینان حاصل می کند.

در بخش های زیر، به طور مفصل به نیازهای سخت افزاری و مولفه های نرم افزاری که یک ایستگاه یادگیری عمیق قوی را تشکیل می دهند، خواهیم پرداخت.

II. نیازهای سخت افزاری برای ایستگاه های یادگیری عمیق

A. واحد پردازش مرکزی (CPU)

1. اهمیت CPU در یادگیری عمیق

اگرچه GPU ها موتورهای محاسباتی اصلی برای یادگیری عمیق هستند، اما CPU همچنان نقش مهمی در یک ایستگاه یادگیری عمیق ایفا می کند. CPU مسئول مدیریت عملیات کلی سیستم، کنترل منطق و انجام وظایف مختلف در جریان کار یادگیری عمیق مانند پیش پردازش داده ها، مدیریت مدل و استقرار است.

2. مشخصات پیشنهادی CPU

هنگام انتخاب CPU برای ایستگاه یادگیری عمیق، مشخصات زیر به طور کلی توصیه می شوند:

  • تعداد هسته های بالا: در وظایف یادگیری عمیق، استفاده از تعداد بالایی از هسته های CPU بهره برداری از عملیات های موازی و مدیریت همزمان چندین وظیفه را بهبود می بخشد.
  • سرعت ساعت بالا: سرعت ساعت سریع تر می تواند عملکرد برخی از وظایف یادگیری عمیق مانند پیش پردازش داده ها و استنتاج مدل را بهبود بخشد.
  • اندازه کش بزرگ: کش CPU های بزرگ می توانند به کاهش تاخیر حافظه و بهبود عملکرد کلی سیستم کمک کنند.
  • پشتیبانی از دستورالعمل های پیشرفته: CPU هایی با پشتیبانی از مجموعه دستورالعمل هایی مانند AVX-512 می توانند برای برخی از عملیات های یادگیری عمیق عملکرد قابل توجهی را ارائه دهند.

3. مقایسه CPU های اینتل و AMD برای یادگیری عمیق

هر دو اینتل و AMD CPU های با عملکرد بالا مناسب برای ایستگاه های یادگیری عمیق ارائه می کنند. برخی از ملاحظات کلیدی در مقایسه دو گزینه به شرح زیر است:

  • CPU های اینتل: آخرین پردازنده های اینتل Xeon و Core i9 عملکرد تک نخی بسیار خوبی را ارائه می دهند که برای برخی از وظایف یادگیری عمیق مفید است. آنها همچنین پشتیبانی از مجموعه دستورالعمل های پیشرفته مانند AVX-512 را فراهم می کنند.
  • CPU های AMD: پردازنده های AMD Ryzen و Threadripper اغلب تعداد هسته بالاتری و عملکرد چند نخی بهتری ارائه می دهند که برای آموزش مدل های عمیق و پیچیده از مزیت های زیادی برخوردار است.

انتخاب بین CPU های اینتل و AMD بستگی به نیازهای خاص بارکاری یادگیری عمیق شما و میزان تقابل بین عملکرد تک نخی، عملکرد چند نخی و هزینه است.

B. واحد پردازش گرافیکی (GPU)

1. نقش GPU ها در یادگیری عمیق

GPU ها ستون فقرات ایستگاه های یادگیری عمیق هستند، زیرا قدرت پردازشی موازی بزرگ مورد نیاز برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق را فراهم می کنند. GPU ها در عملیات ضرب ماتریسی و عملیات tensor که اساس الگوریتم های یادگیری عمیق است، عملکرد برجسته ای دارند.

2. مقایسه GPU های NVIDIA و AMD

دو تولید کننده اصلی GPU برای یادگیری عمیق شرکت NVIDIA و AMD هستند. برخی از ملاحظات کلیدی در مقایسه دو گزینه به شرح زیر است:

  • GPU های NVIDIA: GPU های تجهیز شده با Tensor Core شرکت NVIDIA مانند سری NVIDIA RTX و NVIDIA Quadro به عنوان استاندارد صنعتی در یادگیری عمیق شناخته می شوند. آنها عملکرد عالی، ویژگی های پیشرفته و پشتیبانی جامع از نرم افزار را ارائه می دهند.
  • GPU های AMD: GPU های Radeon شرکت AMD، به خصوص معماری RDNA2 جدیدتر، پیشرفت قابل توجهی در عملکرد یادگیری عمیق داشته اند. آنها پشتیبانی قیمتی رقابتی را ارائه می دهند و به عنوان جایگزینی هزینه ای مفید، به خصوص برای برخی از بارکاری ها مناسب هستند.

هنگام انتخاب یک GPU برای ایستگاه یادگیری عمیق، عواملی مانند عملکرد، کارایی انرژی، ظرفیت حافظه و بستر نرم افزاری باید با دقت ارزیابی شود.

3. مشخصات پیشنهادی GPU

برای یک ایستگاه یادگیری عمیق، معمولا مشخصات زیر برای GPU توصیه می شوند:

  • تعداد هسته های CUDA بالا یا Stream Processors: تعداد هسته های CUDA (NVIDIA) یا Stream Processors (AMD) به طور مستقیم قدرت پردازش موازی موجود برای وظایف یادگیری عمیق را تحت تأثیر قرار می دهد.
  • حافظه ویدئویی بزرگ (VRAM): حافظه VRAM بسیار مهم است برای ذخیره نتایج میانی و پارامترهای مدل در طول آموزش و استنتاج.
  • پهنای باند حافظه بالا: پهنای باند حافظه سریع می تواند در کاهش محدودیت های انتقال داده و بهبود عملکرد کلی کمک کند.
  • پشتیبانی از Tensor Cores یا Matrix Cores: سخت‌افزارهای ویژه مانند Tensor Cores شرکت NVIDIA و Matrix Cores شرکت AMD می توانند عملیات یادگیری عمیق را به طور قابل توجهی شتاب دهند.

C. حافظه دسترسی تصادفی (RAM)

1. اهمیت RAM در یادگیری عمیق

حافظه RAM نقش حیاتی را در یک ایستگاه یادگیری عمیق ایفا می کند، زیرا مسئول ذخیره داده ها، فعالیت های میانی و پارامترهای مدل در طول فرآیندهای آموزش و استنتاج است. حافظه RAM بزرگ کمک می کند تا سیستم بتواند با مدل های یادگیری عمیق و مجموعه داده های بزرگ بدون محدودیت حافظه سروکار داشته باشد.

2. مشخصات پیشنهادی RAM

هنگام انتخاب RAM برای یک ایستگاه یادگیری عمیق، مشخصات زیر به طور کلی توصیه می شوند:

  • ظرفیت بالا: مدل ها و مجموعه های داده یادگیری عمیق ممکن است نیاز به حافظه زیادی داشته باشند، بنابراین ظرفیت بزرگی از RAM (مانند 64 گیگابایت یا بیشتر) اغلب ضروری است.
  • فرکانس بالا: فرکانس RAM های سریع تر (مانند 3200 مگاهرتز یا بالاتر) می تواند با کاهش تاخیر دسترسی حافظه، عملکرد کلی سیستم را بهبود بخشد.
  • پیکربندی Dual-Channel یا Quad-Channel: پیکربندی RAM در همانهایی دوگانه یا چهارگانه می تواند پهنای باند و عملکرد حافظه را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.

3. ملاحظات در مورد پهنای باند و ظرفیت حافظه

علاوه بر ظرفیت خام RAM، مهم است توجه داشته باشید که پهنای باند حافظه و طراحی کلی زیرسیستم حافظه را در نظر بگیرید. راه حل های حافظه با پهنای باند بالا، مانند استفاده از فناوری DDR4 یا DDR5، می توانند برای بارکاری های یادگیری عمیق افزایش قابل توجهی در عملکرد ارائه دهند.

علاوه بر این، باید ظرفیت کل حافظه براساس اندازه مدل ها و مجموعه داده های یادگیری عمیق انتظاری و هرگونه نیازهای توسعه آینده انتخاب شود.

D. ذخیره سازی

1. انواع دستگاه های ذخیره سازی (SSD، HDD، NVMe)

ایستگاه های یادگیری عمیق می توانند از انواع مختلفی از دستگاه های ذخیره سازی استفاده کنند، هر کدام با مزایا و تضادهای خود:

  • Solid-State Drives (SSDs): از SSD ها برای دسترسی سریع به داده ها و ظرفیت بالا استفاده در ذخیره نتایج مدل، نتایج میانی و سایر داده های حیاتی مناسب هستند.
  • Hard Disk Drives (HDDs): HDD ها ظرفیت ذخیره سازی بزرگ تری را با هزینه کمتری فراهم می کنند، بنابراین برای ذخیره سازی مجموعه داده های بزرگ و لاگ های آموزش، مناسب هستند.
  • NVMe (Non-Volatile Memory Express) Drives: درایو های NVMe با استفاده از رابط PCIe سرعت انتقال داده های بسیار سریعی را فراهم می کنند، بنابراین برای بارکاری های یادگیری عمیق که داده های بزرگ را انجام می دهند، انتخاب عالی هستند.

2. مشخصات پیشنهادی ذخیره سازی

هنگام انتخاب ذخیره سازی برای یک ایستگاه یادگیری عمیق، مشخصات زیر به طور کلی توصیه می شوند:

  • ظرفیت بالا: مجموعه های داده یادگیری عمیق و نکات کنترلی مدل می توانند به سرعت ظرفیت ذخیره سازی زیادی را بخواهند، بنابراین انتخاب یک راه حل ذخیره سازی با ظرفیت بالا بسیار حائز اهمیت است.
  • عملکرد بالا: برای عملکرد بهینه، ترکیبی از حافظه فعال سریع یا ذخیره سازی NVMe برای داده های فعال و ذخیره سازی HDD برای اهداف آرشیوهای معمولا توصیه می شود.
  • تکرار و پشتیبان گیری: پیاده سازی تنظیمات RAID و داشتن یک استراتژی پشتیبان گیری قوی برای حفاظت در برابر از دست دادن داده و تضمین استمرار کسب و کار بسیار حائز اهمیت است.

3. ملاحظات در مورد نرخ انتقال داده و ظرفیت

منتظر شماست که در طول انتخاب ظرفیت خام RAM، پهنای باند حافظه و طراحی کل زیرسیستم حافظه در نظر گرفته شود. روش های حافظه با پهنای باند بالا ، مانند استفاده از فناوری های DDR4 یا DDR5، می توانند به شدت در بهبود عملکرد بارکاری های یادگیری عمیق کمک کنند.

علاوه بر این، باید ظرفیت حافظه کل بر اساس اندازه مدل های یادگیری عمیق و مجموعه داده های انتظاری، و همچنین هر نیازهای توسعه آینده انتخاب شود.سامانه ذخیره سازی در یک کارگاه یادگیری عمیق باید به گونه‌ای طراحی شود که توانایی تأمین جریان داده و ظرفیت کافی را برای پشتیبانی از نیازهای خاص بارهای کاری یادگیری عمیق شما به ارمغان آورد. عواملی مانند اندازه مجموعه داده‌های شما، فرکوئنس چکپوینت مدل و نیاز به بارگذاری سریع داده ممکن است بر تنظیمات ذخیره سازی بهینه تأثیر بگذارد.

E. مادربورد و منبع تغذیه

1. سازگاری مادربورد و رابط‌های توسعه

مادربورد در یک کارگاه یادگیری عمیق باید به دقت انتخاب شود تا سازگاری با پردازنده، RAM و اجزای GPU انتخاب شده را تضمین کند. همچنین باید رابط‌های توسعه لازم مانند رابط‌های PCIe را دربر داشته باشد تا به جای‌جایی چندین GPU با عملکرد بالا و دیگر لوازم جانبی توانا باشد.

2. توصیه‌های واحد تغذیه برق

واحد تغذیه برق (PSU) یک جزء بحرانی در کارگاه یادگیری عمیق است زیرا باید توانایی تأمین برق پایدار و کافی برای کل سیستم را داشته باشد، به خصوص هنگامی که چندین GPU با عملکرد بالا درگیر هستند. در هنگام انتخاب یک واحد تغذیه برق، موارد زیر را در نظر بگیرید:

  • ظرفیت واتاژ: واحد تغذیه برق باید دارای رتبه واتاژ کافی باشد تا مصرف بیشینه برق سیستم را شامل پردازنده، GPU ها و سایر اجزا بفهمد.
  • رتبه کارایی: انتخاب واحد تغذیه برقی با رتبه کارایی بالا (مانند ۸۰ کریستالین ساخت یا پلاتین) برای کمینه کردن مصرف برق و تولید حرارت مناسب است.
  • طراحی ماژولار: واحد تغذیه برق ماژولار می‌تواند در بهبود جریان هوا و مدیریت کابل در داخل کارگاه کمک کند.

با انتخاب دقیق مادربورد و واحد تغذیه برق، شما می‌توانید پایه مناسب و قابل اعتمادی برای کارگاه یادگیری عمیق خود فراهم کنید.

III. نرم‌افزارها و ابزارها برای کارگاه‌های یادگیری عمیق

A. سیستم عامل

1. مقایسه ویندوز، لینوکس و macOS

هنگام مربوط به کارگاه‌های یادگیری عمیق، انتخاب سیستم عامل می‌تواند تأثیر قابل توجهی در جامعه نرم‌افزار، موجودیت ابزار و عملکرد کلی داشته باشد. سه سیستم عامل اصلی مدنظر برای یادگیری عمیق عبارتند از:

  • ویندوز: ویندوز یک رابط کاربری آشنا را ارائه می‌دهد و مجموعه گسترده‌ای از ابزارهای یادگیری عمیق تجاری و منبع باز را ارائه می‌دهد. با این وجود، ممکن است همان سطح کنترل و بهینه سازی سطح پایینی لینوکس را ارائه ندهد.
  • لینوکس: لینوکس، به ویژه اوبونتو یا CentOS، به دلیل جامعه نرم‌افزاری وسیع، سفارشی‌سازی و قابلیت بهینه‌سازی عملکرد محبوبیت خوبی برای کارگاههای یادگیری عمیق دارد.
  • macOS: اگرچه macOS به اندازه چندان برای کارگاه‌های یادگیری عمیق استفاده نمی‌شود، اما هنوز می‌تواند یک گزینه قابل قبول باشد، به خصوص برای افرادی که در جامعه Apple هستند. با این حال، شبکه سخت‌افزار و نرم‌افزار ممکن است محدودیت‌های بیشتری نسبت به ویندوز و لینوکس داشته باشد.

2. سیستم‌عامل‌های توصیه شده برای یادگیری عمیق

برای کارگاه‌های یادگیری عمیق، سیستم عامل توصیه شده به طور معمول یک توزیع لینوکس مانند اوبونتو یا CentOS است. این توزیع‌های لینوکس اکوسیستم نرم‌افزاری قوی، یکپارچگی بی‌درز با چارچوب‌های یادگیری عمیق و امکان بهینه کردن عملکرد سیستم برای وظایف یادگیری عمیق را ارائه می‌دهند.

B. چارچوب‌های یادگیری عمیق

1. بررسی چارچوب‌های محبوب (TensorFlow، PyTorch، Keras و غیره)

چندین چارچوب یادگیری عمیق محبوب وجود دارد، هر کدام با نقاط قوت، ویژگی‌ها و اجتماع کاربران خود. برخی از پراستفاده‌ترین چارچوب‌ها عبارتند از:

  • تنسورفلو: توسعه داده شده توسط گوگل، تنسورفلو یک چارچوب قدرتمند و قابل انعطاف برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق است.
  • پایتورچ: توسعه داده شده توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی فیسبوک، پایتورچ به دلیل رابط شفاف و پایتونی خود و همچنین جامعه تحقیقاتی قوی خود شناخته شده است.
  • کراس: کراس یک واسط برنامه‌نویسی برای شبکه‌های عصبی سطح بالا است که بر روی تنسورفلو اجرا می‌شود و یک واسط کاربری ساده و قابل استفاده برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق ارائه می‌دهد.
  • Apache MXNet: MXNet یک چارچوب یادگیری عمیق قابل مقیاس و کارآمد است که چندین زبان برنامه‌نویسی، از جمله پایتون، آر و اسکالا را پشتیبانی می‌کند.

2. ملاحظات برای انتخاب چارچوب

هنگام انتخاب یک چارچوب یادگیری عمیق برای کارگاه خود، عواملی مانند موارد زیر را در نظر بگیرید:

  • سهولت استفاده: منحنی یادگیری چارچوب و قابلیت مشاهده مستندات، آموزش‌ها و پشتیبانی اجتماعی.
  • عملکرد: توانایی چارچوب برای بهره‌برداری از منابع سخت‌افزاری کارگاه یادگیری عمیق شما، از جمله شتاب‌دهنده GPU.
  • جامعه و ابزارها: در دسترس بودن مدل‌های از پیش ساخته، کتاب‌خانه‌ها و ابزارهایی که با چارچوب هماهنگ شده‌اند.
  • پشتیبانی و استفاده در محیط‌های تولید: قابلیت چارچوب برای استقرار و ارائه مدل‌های آموزش دیده در محیط‌های تولید.

انتخاب چارچوب یادگیری عمیق در نهایت به نیازهای پروژه خاص شما، تخصص تیم شما و مطابقت جامعه نرم‌افزاری کلی برای کارگاه یادگیری عمیق شما بستگی دارد.

C. ابزارها وساخت و توسعه

1. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)

یک هدف در انتخاب محیط توسعه یکپارچه (IDE) برای کارگاه یادگیری عمیق، بهبود تجربه برنامه‌نویسی و کارآیی است. IDEهای محبوب برای توسعه چارچوب‌های یادگیری عمیق شامل PyCharm، Visual Studio Code، Jupyter و TensorFlow تصنیف می‌شوند.

منبع: ترجمه زبانی: بهتاشهری، رزان (opens in a new tab)

کلاس SimpleRNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleRNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

def forward(self, x): _, hidden = self.rnn(x) output = self.fc(hidden.squeeze(0)) return output


در این مثال، کلاس SimpleRNN یک دنباله ورودی x را می‌گیرد و یک دنباله خروجی تولید می‌کند. بخش rnn یک لایه RNN پایه است که دنباله ورودی و وضعیت پنهان قبلی را می‌گیرد و وضعیت پنهان کنونی را تولید می‌کند. بخش fc یک لایه متصل کامل است که وضعیت پنهان نهایی را به خروجی نگاشت می‌کند.

### حافظه کوتاه-مدت طولانی (LSTM)

یکی از محدودیت‌های اصلی RNN های پایه، ناتوانی آنها در به خوبی گرفتن وابستگی‌های بلندمدت در دنباله ورودی است. برای حل این مشکل، ساختارهای RNN پیشرفته‌تری مانند حافظه کوتاه-مدت طولانی (LSTM) و واحد بازگشتی محرمانه (GRU) توسعه داده شده‌است.

LSTM نوعی RNN است که از یک وضعیت پنهان پیچیده‌تر استفاده می‌کند که شامل یک وضعیت سلولی و وضعیت پنهان است. وضعیت سلولی برای ذخیره اطلاعات بلندمدت استفاده می‌شود، در حالی که وضعیت پنهان برای تولید خروجی استفاده می‌شود. LSTM از سری دروازه‌ها (دروازه فراموشی، دروازه ورودی و دروازه خروجی) برای کنترل جریان اطلاعات ورودی و خروجی استفاده می‌کند.

اینجا یک نمونه از یک LSTM در PyTorch است.

```python
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        output, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0, c0))
        output = self.fc(output[:, -1, :])
        return output

در این مثال، کلاس LSTM یک دنباله ورودی x را می‌گیرد و یک دنباله خروجی تولید می‌کند. ماژول lstm یک لایه LSTM است که دنباله ورودی و وضعیت های پنهان و سلولی اولیه را می‌گیرد و وضعیت های پنهان و سلولی نهایی را تولید می‌کند. ماژول fc یک لایه متصل کامل است که وضعیت پنهان نهایی را به خروجی نگاشت می‌کند.

نتیجه‌گیری

در این آموزش، مفاهیم اصلی یادگیری عمیق را شامل ساختار و آموزش شبکه‌های عصبی، و همچنین دو نوع خاص از شبکه‌های عصبی یعنی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) بررسی کردیم.

ما اجزای کلیدی CNN ها مانند لایه‌های کانولوشنی، لایه‌های پولینگ و لایه‌های متصل کامل را بررسی کرده و نمونه‌ای از معماری کلاسیک LeNet-5 را ارائه دادیم. همچنین ساختار اولیه RNN ها را شامل مفهوم وضعیت‌های پنهان بودن و ارائه معماری پیشرفته‌تر LSTM معرفی کردیم.

در طول آموزش، برای نمایش پیاده‌سازی این مدل‌های یادگیری عمیق کدها در PyTorch ارائه دادیم. این نمونه‌ها می‌توانند به عنوان نقطه شروعی برای آزمایش و ایجاد برنامه‌های خود در زمینه یادگیری عمیق برای شما مفید باشند.

همچنین به یاد داشته باشید که در حالی که به زمینه یادگیری عمیق مشغول به کاوش هستید، بهتر است به عنوان توسعهات فیلد شتاب بزنید و به تازگی توسعه داده شده‌اند. فضای لرز، ادامه دهید، ادامه داده، و نترسید از تجربه و سعی کردن چیزهای جدید. موفق و سربلند باشید در مسیر یادگیری عمیق خود!

راهنمای سریع درک ضروریات GPU یادگیری عمیقراهنمای سریع و آسان برای تنظیم مجدد LLaMA2