چرا از TPU در آموزش مدل زبان استفاده کنیم؟
TPU ها طراحی شده‌اند تا سرعت آموزش مدل‌های بزرگ را به طور چشمگیری افزایش دهند. با قابلیت پردازش موازی بالای آن‌ها، می‌توان پارامترهای هزاری تا میلیاردی را در مهلت کوتاهتری تحویل گرفت.
آماده‌سازی داده و tokenizer
در این بخش می‌توانید موارد زیر را دنبال کنید:
- جمع‌آوری داده‌های متنی و پاک‌سازی آن‌ها
- ساخت tokenizer و ذخیره‌سازی آن با فایل pickle
- تبدیل متن به قالب TFRecords برای سرعت بیشتر در بارگذاری
سپس می‌توانید فایل‌های TFRecords را روی GCS آپلود کنید تا در دوره آموزش قابل استفاده باشند.
آموزش مدل و ذخیره‌سازی نتایج
با استفاده از کتابخانه‌ی 🤗 Transformers، مدل masked language را بر روی TPU تعریف کنید و از مقادیر پارامترهایی مانند learning_rate، batch_size و num_train_steps تنظیم کنید. پس از پایان آموزش، مدل و tokenizer را در Hugging Face Hub آپلود کنید تا برای دسترسی عمومی آماده باشد.
پرسش‌های پرتکرار
تفاوت اصلی TPU با GPU چیست؟
TPU (Tensor Processing Unit) بر پایه موتورهای بهینه‌شده برای ماتریس ماتریس‌ها طراحی‌شده و معمولاً برای عملیات ماکسی‌م لایه‌ی زبانی با سرعت بالاتر و مصرف انرژی کمتر نسبت به GPU است.
آیا می‌توانم از Colab برای آموزش مدل روی TPU استفاده کنم؟
در نسخهٔ رایگان Colab محدودیت زمان و سرور TPU وجود دارد؛ برای پروژه‌های بزرگتر یا دوره‌های طولانی، بهتر است از VM مدرن TPU در Google Cloud استفاده کنید.
