Pytorch Lightning'i TPU'larla kullanabilirsiniz, ancak bunları yerel bir ortamda çalıştırmak basit değildir. TPU'lar öncelikle Google Cloud (GCP), Google Colab ve Kaggle ortamlarında mevcuttur. Bu platformlar, Pytorch Lightning ile TPU'ları kullanmak için gerekli altyapıyı ve kurulumu sağlar [1] [2].
TPU'ları yerel bir ortamda kullanmak için, genellikle bir bulut kurulumu olmadan mümkün olmayan bir TPU cihazına erişmeniz gerekir. Ancak, buluttaki TPU'lara dağıtmadan önce GPU'lar gibi diğer hızlandırıcıları kullanarak modellerinizi yerel olarak simüle edebilir veya test edebilirsiniz.
TPU'ları kullanmak istiyorsanız, en yaygın yaklaşım Google Cloud'da bir proje oluşturmak ve TPU hizmetlerini kullanmaktır. Pytorch Lightning, yüksek seviyeli işlemleri TPU'lar için optimize edilmiş işlemlere derleyen Pytorch XLA entegrasyonu yoluyla TPU'larda çalışmayı destekler [4] [5]. Google Colab, TPU desteği ile bir Jupyter dizüstü bilgisayar ortamı sağlayarak Pytorch Lightning ile TPU'ları kullanmaya başlamak için ücretsiz ve erişilebilir bir yol sunar [1] [3].
Özetle, TPU'ları bulut altyapısı olmadan yerel bir ortamda kolayca kullanamasanız da, Pytorch Lightning ile TPU'ları kullanmak için Google Colab veya Google Cloud gibi bulut hizmetlerinden yararlanabilirsiniz.
Alıntılar:[1] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.0.8/tpu.html
[3] https://stackoverflow.com/questions/75693020/how-to-set-up-tpu-on-oogle-colab-for-pytorch-and-pytorch-lightning
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/train-mlodels-with-pytorch-ightning-ont-tpus
[5] https://pytorch.org/xla/release/2.2/index.html
[6] https://github.com/lightning-ai/pytorch-lightning/issues/19274
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/pytorch-lightning-tutorial
[8] https://github.com/lightning-ai/lightning/issues/16464