مقدمه

تولید مدل‌های توانمند در حوزهٔ پردازش تصویر، به‌ویژه Vision Transformers (ViT)، به سرعت در حال تبدیل شدن به استاندارد مدیریت داده‌های تصویری است. در این راستا، همکاری Hugging Face و Graphcore موجب ایجاد یک مسیر هموار برای آموزش و سفارشی‌سازی مدل‌های ViT روی پردازنده‌های IPU می‌شود.

چرا Graphcore IPU؟

پردازنده‌های Intelligent Processing Unit (IPU) از لحاظ معماری برای پردازش موازی و کارایی بالا در عملیات ماتریسِیک و attention بسیار مناسب هستند. این امکانات به مدل‌های Transformer اجازه می‌دهد تا در زمان کمتر و با مصرف انرژی کمتر، به نتایج دقیق دست یابند.

نحوهٔ آموزش ViT با Hugging Face Optimum

مرحله‌های کلیدی در این فرایند عبارتند از:

  • دریافت دادهٔ X‑ray نمونهٔ ChestX‑ray‑14.
  • پیش‌پردازش تصاویر و تقسیم‌بندی مجموعه.
  • بارگذاری مدل ViT پیش آموزش‌شده.
  • تنظیم پارامترهای آموزش برای IPU.
  • بهینه‌سازی مدل و ارزیابی عملکرد.

کدنویسی مرحله به مرحله در یک دفترچه Jupyter به‌راحتی در گیت‌هاب قابل دسترسی می‌باشد، که به کاربران اجازه می‌دهد به سرعت آزمایش‌های خود را شروع کنند.

پرسش‌های پرتکرار

چرا از Graphcore IPU برای آموزش Vision Transformer استفاده می‌کنیم؟

پروسس‌های attention و ماتریسِیک در ViT، بر اساس پردازش‌های موازی، بیشترین بهره‌وری را از معماری خاص IPU‌ها می‌گیرند که باعث افزایش سرعت آموزش و کاهش مصرف انرژی می‌شود.

نحوهٔ استفاده از کتابخانه Hugging Face Optimum برای Fine-tune چیست؟

ابتدا مدل ViT را از مخزن Hugging Face بارگذاری کنید، سپس در Optimum برای IPU تنظیمات مناسب را اعمال کنید. در نهایت با دیتاست انتخابی، ماژول fit را فراخوانی کنید تا مدل بر روی IPU آموزش یابد.