Công cụ nghiên cứu ML hàng đầu từ Google | Keynote

Bảng nội dung:

1. Đánh giá tổng quan về Google ML Ecosystem
2. Google TPU - Công cụ giúp nghiên cứu quy mô lớn
3. T5X - Framework linh hoạt và hiệu suất cao
4. Sử dụng ngôn ngữ trong các quy mô khác nhau
5. Cloud TPUs - Chương trình nghiên cứu với TPUs miễn phí
6. Dự án Pathdreamer - Định vị trong nhà
7. JAX - Thư viện Python cho tính toán số học nhanh
8. Tích hợp JAX với TensorFlow
9. Cùng tìm hiểu thêm về JAX
10. Tổng kết và triển vọng của Google ML Ecosystem

Google ML Ecosystem: Từ khám phá đến ứng dụng

Google ML Ecosystem là một bộ công cụ mạnh mẽ được sử dụng để thúc đẩy nghiên cứu và phát triển trạng thái nghệ thuật trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Bài viết này sẽ tổng hợp một số công cụ quan trọng trong hệ sinh thái này và trình bày cách chúng được ứng dụng để nghiên cứu ở quy mô lớn.

Google TPU: Nghiên cứu tại quy mô

Google TPU (Tensor Processing Unit) là một phần cứng được quản lý trong Đám Mây và tích hợp mạnh mẽ với TensorFlow. TPU được thiết kế từ đầu để gia tăng hiệu suất của các công việc học máy và học sâu, bao gồm huấn luyện mô hình và thực thi. Với Pods, TPU đạt hiệu suất tối đa và khi hàng trăm các bo mạch này được kết nối với nhau, chúng tạo thành những siêu máy tính AI.

Để khám phá cách TPUs chạy kiến trúc đồ thị cấu trúc đặc biệt trên biên giới (edge), để thiết kế các phiên bản TPU thế hệ sau, hãy xem bài thuyết trình "Chip Floor Planning with Deep Reinforcement Learning" vào sau.

T5X: Framework đa dạng và hiệu suất cao

T5X là một framework linh hoạt và có khả năng xây dựng, được sử dụng cho huấn luyện, đánh giá và thực thi mô hình chuỗi dữ liệu một cách hiệu quả. Framework này được sử dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ ở nhiều quy mô khác nhau. Ví dụ, mô hình này có hơn 11 tỷ tham số và được huấn luyện từ tập dữ liệu Colossal Clean Crawled Corpus.

Dưới đây là một ví dụ về việc sử dụng ngôn ngữ ở nhiều quy mô khác nhau và các ứng dụng của T5X. Nền tảng này rất thân thiện với nghiên cứu và chúng tôi rất hoan nghênh bạn thử nghiệm qua chương trình TPU Research Cloud. Đã có hàng ngàn nhà nghiên cứu khác đã trải nghiệm Cloud TPUs miễn phí.

Dự án Pathdreamer: Định vị trong nhà

Pathdreamer là một dự án thú vị trong lĩnh vực định vị bên trong các căn nhà. Với Pathdreamer, mục tiêu ban đầu đã được đạt được nhờ khả năng tổ chức các quan sát không gian với độ phân giải cao từ 360 độ cho đến 20 feet, bao gồm cả quan sát xung quanh các góc khuất. Dự án này đã được xây dựng bằng TensorFlow và Keras và được công khai hoàn toàn.

Dừng chân tại dự án Pathdreamer và khám phá công nghệ tổng hợp không gian nội thất qua video ví dụ, giúp cho chúng ta có thể nhận biết các phòng trong một căn hộ dù chúng được ẩn đi sau góc ảnh ban đầu. Mã nguồn đã được phát hành trên GitHub để bạn có thể tự khám phá.

JAX: Thư viện tính toán số học nhanh

JAX là một thư viện Python dành cho tính toán số học nhanh. Bạn có thể sử dụng JAX để viết mã Python thông thường kết hợp với NumPy. Điều thú vị là mã của bạn sẽ chạy trên nhiều nền tảng như GPU hoặc TPU mà không cần thay đổi nhiều. Thư viện JAX tương thích với TensorFlow, cho phép bạn sử dụng các đường ống dữ liệu TensorFlow để đưa dữ liệu vào JAX.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy xem bài nói chuyện "JAX - Accelerating Machine Learning Research" trên kênh YouTube của TensorFlow.

Đây chỉ là một cái nhìn tổng quan về Google ML Ecosystem và những công cụ hỗ trợ nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo. Có rất nhiều điều đang diễn ra trong nghiên cứu hiện đại, hãy cùng tìm hiểu những tiến bộ mới nhất và triển vọng của hệ sinh thái này.

Tên Hiển Thị:

Google ML Ecosystem: Từ Khám Phá Đến Ứng Dụng

Highlights:

• Google TPU - Công cụ hỗ trợ nghiên cứu trên quy mô lớn
• T5X - Framework linh hoạt và hiệu suất cao
• Sử dụng ngôn ngữ trong các quy mô khác nhau
• Dự án Pathdreamer - Định vị trong nhà
• JAX - Thư viện Python cho tính toán số học nhanh

FAQ:

Q: Có phí sử dụng Cloud TPUs không? A: Không, Cloud TPUs được cung cấp miễn phí cho chương trình nghiên cứu TPU Research Cloud.

Q: Dự án Pathdreamer có phục vụ cho việc định vị ở ngoài không gian? A: Không, Pathdreamer tập trung vào định vị bên trong các căn nhà.

Q: Tôi có thể sử dụng JAX với TensorFlow không? A: Có, JAX là tương thích với TensorFlow và bạn có thể sử dụng các đường ống dữ liệu TensorFlow để đưa dữ liệu vào JAX.

Resources:

• Chương trình TPU Research Cloud
• GitHub của dự án Pathdreamer
• Bài nói chuyện "JAX - Accelerating Machine Learning Research"