Existem dependências específicas necessárias para o Pytorch Lightning trabalhar com TPUs

1. Pytorch XLA: Esta biblioteca é crucial para interface Pytorch com TPUs. Você precisa instalar a roda Pytorch XLA, que normalmente é feita usando comandos como `! cp37m-linux_x86_64.whl` [3] [5].

2. Cliente de TPU em nuvem: instalando `nuvem-tpu-client == 0.10` é necessário para interagir com TPUs em ambientes como o Google Colab [3] [7].

3. Pytorch e Torchvision: Verifique se Pytorch e Torchvision estão instalados e compatíveis com o ambiente da TPU. Isso geralmente envolve a reinstalação desses pacotes após a configuração do ambiente da TPU [1] [7].

4. Pytorch Lightning: Instale o Pytorch Lightning após a configuração do ambiente da TPU. Verifique se a versão é compatível com sua configuração [1] [7].

5. Configuração do dispositivo XRT TPU: Para VMs em nuvem TPU, você precisa definir a configuração do dispositivo XRT TPU usando comandos como `exportar xrt_tpu_config =" LocalsService; 0; localhost: 51011 "` [5].

6. Treinamento distribuído: A Pytorch Lightning lida automaticamente lida com treinamento distribuído em TPUs, portanto, não é necessária uma configuração adicional para amostradores distribuídos [5]. No entanto, você deve especificar o número de núcleos de TPU a serem usados ​​ao inicializar o `treinador`, como` num_tpu_cores = 8` ou `tpu_cores = 8` [1] [5].