Pytorch Lightning이 TPU와 함께 일하는 데 필요한 특정 의존성이 있습니까?

1. Pytorch XLA :이 라이브러리는 Pytorch를 TPU와 인터페이스하는 데 중요합니다. `! pip install cloud-tpu-client == 0.10`와 같은 명령을 사용하여 일반적으로 수행되는 Pytorch XLA 휠을 설치해야합니다. cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. 클라우드 TPU 클라이언트 :`Cloud-TPU-Client == 0.10 '설치는 Google Colab [3] [7]와 같은 환경에서 TPU와 상호 작용하려면 필요합니다.

3. Pytorch 및 Torchvision : Pytorch 및 Torchvision이 설치되어 TPU 환경과 호환되도록하십시오. 여기에는 종종 TPU 환경을 설정 한 후 이러한 패키지를 다시 설치하는 것이 포함됩니다 [1] [7].

4. Pytorch Lightning : TPU 환경을 설정 한 후 Pytorch Lightning을 설치하십시오. 버전이 설정과 호환되는지 확인하십시오 [1] [7].

5. XRT TPU 장치 구성 : 클라우드 TPU VMS의 경우`XRT_TPU_CONFIG = "LOCARALSERVICE; 0; LOCALHOST : 51011"`[5]과 같은 명령을 사용하여 XRT TPU 장치 구성을 설정해야합니다.

6. 분산 교육 : Pytorch Lightning은 TPU에 대한 분산 교육을 자동으로 처리하므로 분산 샘플러에 대한 추가 구성이 일반적으로 필요하지 않습니다 [5]. 그러나`num_tpu_cores = 8` 또는`tpu_cores = 8` [1] [5]와 같은 '트레이너'를 초기화 할 때 사용할 TPU 코어의 수를 지정해야합니다.