Vai es varu izmantot Pytorch zibens ar TPU savā vietējā mašīnā bez papildu iestatīšanas

1. Pieejamība un iestatīšana: TPU parasti nav pieejami vietējai lietošanai. Viņiem parasti piekļūst, izmantojot mākoņa pakalpojumus, piemēram, Google Cloud, kur jūs varat nodrošināt TPU mezglus un izveidot savienojumu ar tiem no mākoņa vides vai attālā iestatīšanas, piemēram, Google Colab [2] [3].

2. Cloud TPU VMS: visvienkāršākais TPU izmantošanas veids ir caur Cloud TPU VM, kas ļauj tieši piekļūt SSH un ir iepriekš instalēts ar nepieciešamo programmatūru, piemēram, Pytorch un Pytorch XLA. Šī iestatīšana vienkāršo procesu, bet joprojām nepieciešama mākoņu vide [1] [3].

3. Vietējās alternatīvas: ja vēlaties apmācīt modeļus uz vietas, jūs varētu apsvērt iespēju izmantot GPU, kas parasti ir pieejami vietējām mašīnām. Pytorch Lightning atbalsta GPU apmācību, un jūs varat viegli pārslēgties starp dažādiem akseleratoriem (piemēram, no TPU līdz GPU), pielāgojot parametru `akseleratoru` trenera iestatījumā.

Lai izmantotu TPU, jums parasti būtu nepieciešams:
- Izveidojiet Google Cloud kontu.
- Nodrošināt TPU mezglu vai izmantojiet mākoņa TPU VM.
- Instalējiet nepieciešamās paketes, piemēram, Pytorch un Pytorch XLA.
- Konfigurējiet savu vidi, lai izveidotu savienojumu ar TPU.

Bez šīm darbībām vietējā mašīnā nevar izmantot TPU. Tomēr pirms pārcelšanās uz TPU uz mākoņa jūs varat viegli simulēt vai pārbaudīt modeli lokāli, izmantojot GPU vai CPU.