¿Hay alguna dependencia específica necesaria para que Pytorch Lightning funcione con TPUS?

1. Pytorch XLA: Esta biblioteca es crucial para interfactar Pytorch con TPUS. Debe instalar la rueda Pytorch XLA, que generalmente se realiza utilizando comandos como `! Pip instale nube-tpu-client == 0.10` seguido de la instalación de la rueda Pytorch XLA apropiada desde el almacenamiento de Google, como` Torch_XLA-1.9-CP37- CP37M-Linux_X86_64.Whl` [3] [5].

2. Cliente de TPU en la nube: la instalación de `Cloud-TPU-Client == 0.10` es necesaria para interactuar con TPU en entornos como Google Colab [3] [7].

3. Pytorch y TorchVision: asegúrese de que Pytorch y TorchVision estén instalados y compatibles con el entorno TPU. Esto a menudo implica reinstalar estos paquetes después de configurar el entorno TPU [1] [7].

4. Pytorch Lightning: instale Pytorch Lightning después de configurar el entorno TPU. Asegúrese de que la versión sea compatible con su configuración [1] [7].

5. Configuración del dispositivo TPU XRT: para las máquinas virtuales de TPU en la nube, debe establecer la configuración del dispositivo XRT TPU utilizando comandos como `exportar xrt_tpu_config =" LocalService; 0; localhost: 51011 "` [5].

6. Capacitación distribuida: Pytorch Lightning maneja automáticamente la capacitación distribuida en TPU, por lo que no se necesita una configuración adicional para muestreadores distribuidos [5]. Sin embargo, debe especificar el número de núcleos TPU que se utilizarán al inicializar el `Trainer`, como` num_tpu_cores = 8` o `tpu_cores = 8` [1] [5].