کافه‌ای از همکاری‌های Graphcore و Hugging Face
در سال ۲۰۲۲، دو شرکت برتر در حوزه سخت‌افزارهای یادگیری ماشین و برنامه‌های نرم‌افزاری متن‌باز، Graphcore و Hugging Face، به‌همراه یک توافق همکاری جدید، مجموعه‌ای از مدل‌های ترنسفورماتور را برای پردازشگرهای IPU ارائه دادند. این تصمیمی بود که هدف آن پیشرفت سریع‌تر و جامعه‌سازی علم هوش مصنوعی با استفاده از منابع آزاد بود.
سیر توسعه مدل‌های IPU‑Ready
با بهره‌گیری از کتابخانه Hugging Face Optimum Graphcore، توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند به راحتی در سری وسیعی از مدل‌های BERT‑معماری، روت‑تریک، و Vision‑Transformer (ViT) دسترسی پیدا کنند که تماماً بهینه‌شده برای راندمان و سرعت در پردازشگرهای IPU هستند. در مجموع، ده مدل مختلف شامل پردازش زبان طبیعی، صوت، و دید کامپیوتری، به‌صورت آماده و با وزن‌های قبل از آموزش و پس از آموزش نهایی در دسترس است.
- BERT و نسخه‌های محو‌شده مانند XLM‑RoBERTa برای NLP
- ViT و MobileViT برای تشخیص تصویر و پردازش دید
- Wav2Vec 2.0 و Whisper برای تبدیل صوت و تشخیص گفتار
- GPT‑2 و مدل‌های تولد متن برای تولید محتوا
- CLIP برای هم‌پوشانی تصویر و متن
چگونه مدل‌ها را در پروژه‌های واقعی استفاده کنیم؟
برای بهره‌برداری از این مدل‌ها در محیط‌های مقیاس‌پذیر، کافی است کتابخانه Optimum Graphcore را نصب کرده و فایل‌های پیکربندی مخصوص IPU را به‌کار ببرید. سپس می‌توانید با استفاده از API Hugging Face، مدل را بارگذاری کرده و در پروژه‌های تحقیقاتی یا تجاری خود اجرا کنید. به‌علاوه، Graphcore با ایجاد لایه‌ای از تجزیه و تحلیل کارایی، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد عملکرد مدل در سطح سخت‌افزار را در زمان واقعی زیرِ نظر داشته باشند.
پرسش‌های پرتکرار
چرا باید از مدل‌های IPU‑Ready استفاده کنیم؟
مدل‌های IPU‑Ready، با بهره‌گیری از معماری خاص پردازشگرهای Graphcore، سرعت و کارایی بالاتری را برای مدل‌های پیچیده ترنسفورماتور فراهم می‌کنند؛ این امر به ویژه در پروژه‌های یادگیری عمیق بزرگ و زمان‌بر مفید است.
چگونه می‌توانیم مدل را روی IPU پیاده‌سازی کنیم؟
ابتدا کتابخانه Optimum Graphcore را نصب کنید، سپس فایل پیکربندی مخصوص IPU را به‌کار ببرید، مدل را با API Hugging Face بارگذاری کنید و در نهایت با استفاده از تنظیمات حافظه و پردازش‌گر، اجرای مدل را روی دستگاه IPU راه‌اندازی کنید.
