Pytorch एक एक्सटेंशन है जो आपके इंटेल आर्क GPU का उपयोग करके आपके ML मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया को गति देता है। इंटेल के साथ एक विंडोज मशीन पर पिटोर्च की स्थापना एक जटिल प्रक्रिया है जिसे कुछ अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर ट्विकिंग की आवश्यकता है।
YTECHB में एक इंटेल आर्क मशीन है जिसे हमने जांचने के लिए परीक्षण किया कि क्या Pytorch हमारे मॉडल प्रशिक्षण गति और प्रतिक्रियाओं में सुधार कर सकता है। सब कुछ काम करने में थोड़ा समय लगा, लेकिन परिणाम अकेले सीपीयू पर भरोसा करने की तुलना में बहुत बेहतर थे।
आइए आगे चर्चा करने से पहले आवश्यकताओं पर एक नज़र डालें।
आवश्यकताएं
Intel ARC GPUS INTEL GRAPHICS ड्राइवर Microsoft Visual C ++ Redistributable पैकेज नवीनतम पायथन संस्करण
इंटेल आर्क पीसी पर पाइटोर्च स्थापित करना
इंस्टॉलेशन शुरू करने से पहले, हमें कुछ चीजों को कॉन्फ़िगर करना होगा, और रेजिज़ेबल बार को सक्षम करना उनमें से एक है। यह आपके GPU की पूरी क्षमता को उजागर करेगा, और आपको इसे BIOS से सक्षम करना होगा। BIOS में प्रवेश करना बहुत आसान है। अपने पीसी को पुनरारंभ करें और BIOS में प्रवेश करने के लिए F-key (F2, F10, या ESC हो सकता है) दबाएं।
चूंकि निर्माताओं के साथ कुंजी भिन्न होती है, इसलिए अपना पता लगाने के लिए आधिकारिक पृष्ठ की जांच करें। एक बार जब आप BIOS में होते हैं, तो उपरोक्त 4 जी डिकोडिंग और री-साइज़ बार सपोर्ट विकल्प को सक्षम करें। विभिन्न उपखंडों में उनके लिए शिकार करें और उन्हें सक्रिय करें। परिवर्तनों को लागू करें और डेस्कटॉप पर बूट करें।
अब, आधिकारिक वेबसाइट से अपने ARC GPU ड्राइवरों का नवीनतम संस्करण स्थापित करें, और आप यह सत्यापित कर सकते हैं कि ड्राइवर के GUI इंटरफ़ेस का उपयोग करके Resizable बार सक्रिय है। ड्राइवर को स्थापित करते समय, आपको इंटेल ग्राफिक्स सॉफ़्टवेयर स्थापित करने का विकल्प दिखाई देगा। इसे चुनें।
चूंकि आप ARC GPU का उपयोग करेंगे, एक समर्पित घटक, एकीकृत एक को अक्षम करना एक बुद्धिमान विकल्प है। अन्यथा, आप Pytorch के साथ चाप का उपयोग करने की कोशिश करते समय त्रुटियों का सामना कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, डिवाइस मैनेजर लॉन्च करें और डिस्प्ले एडेप्टर सेक्शन का विस्तार करें। एकीकृत GPU पर राइट-क्लिक करें और अक्षम डिवाइस विकल्प का चयन करें।
इस पूर्व-स्थापना के अंतिम चरण को Microsoft Visual C ++ पुनर्वितरण के नवीनतम संस्करण की आवश्यकता है।
यह एक पुस्तकालय है जो ऐप्स विंडोज ओएस पर ठीक से काम करने के लिए उपयोग करता है, और आप इसे डाउनलोड और इंस्टॉल कर सकते हैं सरकारी स्थल। जब आपने स्टीम से एक नया गेम जोड़ा, तो आपके पास पैकेज हो सकता है।
Pytorch स्थापित करना
हम चीजों को स्थानांतरित करने के लिए मंबा पैकेज मैनेजर का उपयोग करेंगे। एक नई PowerShell विंडो लॉन्च करें और एक -एक करके निम्नलिखित कमांड दर्ज करें:
Invoke-webrequest -uri -ArgumentList ” /s /इंस्टॉलेशन टाइप = JustMe /AddTopath = 0 /RegisterPython = 0″ -WAIT REMOVE-ITEM “MINIFORGE3-WINDOWS-X86_64.EXE”
निम्नलिखित कमांड के साथ मंबा वातावरण को सक्रिय करें:
%Userprofile%\ mambaforge \ scripts \ सक्रिय करें
उसके बाद, एक पायथन वातावरण बनाने और पैकेज स्थापित करने के लिए निम्न कमांड चलाएं, और एक्सटेंशन:
MAMBA CREATE -नाम PYTORCH -ARC PYTHON = 3.11 -Y
MAMBA PYTORCH-ARC को सक्रिय करें
MAMBA LIBUV -Y स्थापित करें
PIP स्थापित मशाल == 2.3.1+cxx11.abi टॉर्चविज़न == 0.18.1+cxx11.abi टॉर्च्यूडियो == 2.3.1+cxx11.abi intel-extension-for-pytorch == 2.3.110+xpu –extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/xpu/us/
अगला, प्रशिक्षण कोड निर्भरता स्थापित करें:
PIP स्थापित JUPYTER MATPLOTLIB PANDAS PALOW TIMM TORCHEVAL TORCHTNT TQDM
PIP स्थापित CJM_PANDAS_UTILS CJM_PSL_UTILS CJM_PIL_UTILS CJM_PYTORCH_UTILS CJM_TORCHVISION_TFMS
अब, आपके प्रशिक्षण कोड निर्भरताएं निर्धारित की गई हैं। आप GitHub से मॉडल डाउनलोड करना शुरू कर सकते हैं और प्रशिक्षण प्रक्रिया शुरू कर सकते हैं।
जब भी आप Pytorch एक्सटेंशन आयात करना चाहते हैं, तो इसे निम्नलिखित तरीके से करें:
आयात मशाल
IPEX के रूप में intel_extension_for_pytorch आयात करें
प्रिंट (f’pytorch संस्करण: {टॉर्च.वर्जन} ‘)
प्रिंट (f’intel pytorch एक्सटेंशन संस्करण: {ipex.version} ‘)
यह Pytorch को स्थापित करने और इसे अपने इंटेल आर्क GPU पर चलाने पर पोस्ट को समेटता है। अगला चरण एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना और अपने पुराने और नए सेटअप के बीच प्रदर्शन अंतर की जांच करना है। हालांकि, GPU का उपयोग करने से आउटपुट समय को एक महत्वपूर्ण मार्जिन द्वारा बढ़ावा मिलेगा।
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