لاستخدام Lightning Pytorch مع TPUs ، هناك حاجة إلى العديد من التبعيات والتكوينات المحددة:
1. Pytorch XLA: هذه المكتبة أمر بالغ الأهمية لتواصل Pytorch مع TPUs. تحتاج إلى تثبيت عجلة Pytorch XLA ، والتي يتم القيام بها عادةً باستخدام أوامر مثل "Pip" تثبيت Cloud-TPU-Client == 0.10` تليها تثبيت عجلة Pytorch XLA المناسبة من تخزين Google ، مثل `torch_xla-1-cp37- CP37M-Linux_x86_64.whl` [3] [5].
2. عميل Cloud TPU: تثبيت `cloud-tpu-client == 0.10` ضروري للتفاعل مع TPUs في بيئات مثل Google Colab [3] [7].
3. Pytorch و Torchvision: تأكد من تثبيت Pytorch و Torchvision وتوافق مع بيئة TPU. يتضمن هذا غالبًا إعادة تثبيت هذه الحزم بعد إعداد بيئة TPU [1] [7].
4. Pytorch Lightning: قم بتثبيت Lightning Pytorch بعد إعداد بيئة TPU. تأكد من أن الإصدار متوافق مع الإعداد الخاص بك [1] [7].
5. تكوين جهاز XRT TPU: بالنسبة إلى Cloud TPU VMS ، تحتاج إلى تعيين تكوين جهاز XRT TPU باستخدام أوامر مثل `export xrt_tpu_config =" alboltervice ؛ 0 ؛ localhost: 51011 "` [5].
6. التدريب الموزع: يعالج Lightning Pytorch تلقائيًا التدريب الموزع على TPUs ، لذلك لا يلزم عادة تكوين إضافي لأخذ العينات الموزعة [5]. ومع ذلك ، يجب تحديد عدد نوى TPU التي يجب استخدامها عند تهيئة "المدرب" ، مثل "num_tpu_cores = 8` أو` tpu_cores = 8` [1] [5].
الاستشهادات:[1] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/tpu.html
[2] https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/introduction_guide.html
[3] https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/notebooks/lightning_examples/mnist-tpu-training.html
[4] https://github.com/lightning-ai/pytorch-lightning/discussions/14743
[5] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.5.9/advanced/tpu.html
[6] https://www.restack.io/p/pytorch-lightning-answer-conment-matrix-ai
[7] https://stackoverflow.com/questions/70136356/import-error-while-launching-pytorch-light-project-on-colab-tpu
[8] https://stackoverflow.com/questions/66538407/unable-to-import-pytorch-lightning-on-google-colab