Kako se integracija TPU -jev s Tensorflow razlikuje med Google Cloud in Google Colab

Google Cloud TPU Integracija:
- Nastavitev in dostop: V Google Cloud do TPU -ja dostopate prek VM -jev v oblaku TPU. Uporabniki se s temi VM -ji povežejo s pomočjo SSH in lahko namestijo Tensorflow za uporabo TPU -jev. Ta nastavitev omogoča večji nadzor nad okoljem in je primeren za obsežne kompleksne projekte strojnega učenja [1] [3].
- razširljivost in prilagodljivost: Google Cloud TPUS ponuja razširljivost, tako da uporabnikom omogoča ustvarjanje grozdov TPU -jev, ki jih je mogoče kombinirati s CPU in GPU. Ta prilagodljivost je koristna za obsežne naloge za usposabljanje in sklepanje o modelu AI [3] [7].
- Shranjevanje podatkov: Pri uporabi TPU v Google Cloud je treba podatkovne datoteke shranjevati v vedri Google Cloud Storage (GCS) za učinkovit dostop [5].

Integracija TPU Google Colab:
- Nastavitev in dostop: Google Colab ponuja brezplačno okolje v oblaku, kjer je mogoče dostopati do TPU-ja neposredno brez potrebe po povezavah SSH. To uporabnikom olajša eksperimentiranje s TPU brez obsežne nastavitve [2].
- Scenariji uporabe: Colab je idealen za prototipizacijo, testiranje in manjše projekte. Brezhibno integrira TPU v okolje prenosnika Jupyter in uporabnikom omogoča hitro uporabo TPU -jev za usposabljanje nevronskih omrežij [2].
- Združljivost različice Tensorflow: Colab -ova podpora TPU zahteva združljivost Tensorflow 2.x. Uporabniki morajo zagotoviti, da je njihova koda združljiva s Tensorflow 2.x, saj starejše različice zaradi opuščenih API -jev ne bodo pravilno delovale [2].

Če povzamemo, Google Cloud ponuja močnejše in razširljivo okolje TPU, ki je primerno za obsežne projekte, medtem ko Google Colab ponuja priročno in dostopno platformo za manjše eksperimente in prototipiranje.