Google 和 PyTorch 团队正在开展哪些合作来增强 GCP 上的 PyTorch 支持？

Google 和 PyTorch 团队一直在合作增强 Google Cloud Platform (GCP) 上的 PyTorch 支持。 此次合作旨在为用户在 GCP 上使用 PyTorch 执行机器学习任务时提供无缝且优化的体验。 在本回答中，我们将探讨此次合作的各个方面，包括 PyTorch 与 GCP 基础设施、工具和服务的集成。

首先，Google 已努力确保 PyTorch 与 GCP 基础设施良好集成。 这种集成使用户能够轻松利用 GCP 计算资源（例如 Google Cloud GPU）的可扩展性和强大功能来训练他们的 PyTorch 模型。 通过利用GCP的基础设施，用户可以受益于高性能计算和并行处理能力，使他们能够更快、更高效地训练模型。

此外，Google 还开发并发布了 PyTorch 的深度学习容器 (DLC)，它们是预先配置和优化的容器映像，用于在 GCP 上运行 PyTorch 工作负载。 这些容器包含必要的依赖项和库，使用户可以更轻松地在 GCP 上设置 PyTorch 环境。 DLC 还附带额外的工具和框架，例如 TensorFlow 和 Jupyter Notebook，允许用户在同一环境中的不同机器学习框架之间无缝切换。

除了基础设施集成之外，Google 还与 PyTorch 团队合作，增强了 GCP 机器学习服务上对 PyTorch 的支持。 例如，AI Platform Notebooks 完全支持 PyTorch，它为开发和运行 PyTorch 代码提供了协作和交互环境。 用户可以使用预安装的 PyTorch 库和依赖项创建 PyTorch 笔记本，从而轻松开始在 GCP 上尝试 PyTorch。

此外，谷歌还扩展了其 AutoML 套件以支持 PyTorch 模型。 AutoML 使用户能够自动构建和部署机器学习模型，而无需具备丰富的机器学习算法或编程知识。 借助 PyTorch 支持，用户可以利用 AutoML 的功能大规模训练、优化和部署 PyTorch 模型，从而简化机器学习工作流程并减少模型开发所需的时间和精力。

为了展示 Google 与 PyTorch 团队之间的合作，Google 还在其官方 GitHub 存储库上发布了一组 PyTorch 教程和示例。 这些示例涵盖了广泛的主题，包括图像分类、自然语言处理和强化学习，为用户提供如何在 GCP 上有效使用 PyTorch 的实用指导。

Google 和 PyTorch 团队之间的合作增强了 GCP 上的 PyTorch 支持。 此次合作包括基础设施集成、预配置深度学习容器的开发、AI Platform Notebooks 上对 PyTorch 的支持、与 AutoML 的集成以及 PyTorch 教程和示例的发布。 这些努力旨在为用户在 GCP 上使用 PyTorch 执行机器学习任务时提供无缝且优化的体验。

最近的其他问题和解答 EITC/AI/GCML Google云机器学习:

• 机器学习有哪些更详细的阶段？
• TensorBoard 是最推荐的模型可视化工具吗？
• 在清洗数据的时候，如何保证数据没有偏差？
• 机器学习如何帮助客户购买服务和产品？
• 机器学习为什么很重要？
• 机器学习有哪些不同类型？
• 在训练机器学习模型的后续步骤中是否应该使用单独的数据？
• 大规模无服务器预测这个术语的含义是什么？
• 如果测试样本占 90% 而评估或预测样本占 10%，会发生什么情况？
• 什么是评估指标？

查看 EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning 中的更多问题和解答

更多问题及解答：

• 领域： 人工智能
• 程序： EITC/AI/GCML Google云机器学习 (前往认证计划)
• 教训： 机器学习专长 (去相关课程)
• 主题： PyTorch在GCP上 (转到相关主题)
• 考试复习