Google trae TPU en la nube a su motor de aprendizaje automático en la nube para acelerar el entrenamiento de IA

Con soporte para Cloud TPU, los clientes de ML Engine pueden entrenar muchos modelos de referencia de código abierto de alto rendimiento.

El lunes, Google anunció que los clientes ahora pueden usar Cloud TPU en una versión beta de Cloud Machine Learning Engine (ML Engine) para acelerar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Las cuotas de Cloud TPU ahora también están disponibles para todos los clientes de Google Cloud Platform (GCP), anunció la compañía a través de entrada en el blog.

Cloud ML Engine de Google permite a las empresas usar TensorFlow para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos de varios tipos y tamaños. “Como servicio administrado, ML Engine maneja la infraestructura, los recursos informáticos y la programación de trabajos en su nombre, lo que le permite concentrarse en los datos y el modelado”, decía la publicación. La medida podría ayudar a las organizaciones a hacer un mejor uso de las capacidades de aprendizaje automático.

La publicación señala que Google lanzó por primera vez Cloud ML Engine en marzo de 2023 como un servicio administrado de TensorFlow, lo que permite a los clientes escalar las cargas de trabajo de aprendizaje automático con capacitación distribuida y aceleración de GPU. Desde su lanzamiento, Google ha agregado varias funciones, incluida la compatibilidad con las GPU NVIDIA V100 y el pronóstico en línea como una función de implementación.

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Las TPU de Google Cloud se lanzaron recientemente en versión beta y están diseñadas específicamente para el aprendizaje automático. Con soporte para Cloud TPU, los clientes de ML Engine pueden entrenar muchos modelos de referencia de código abierto de alto rendimiento con «diferenciación de rendimiento por dólar», según la publicación. Señaló que los clientes también pueden acelerar sus propios modelos escritos con la API de TensorFlow.

Según la publicación, ML Engine maneja automáticamente la configuración y administración de los nodos de Cloud TPU, para que los clientes puedan utilizarlos como CPU y GPU. Los usuarios también pueden aprovechar las capacidades de ajuste de hiperparámetros de ML Engine en trabajos de Cloud TPU para mejorar los modelos con escala, rendimiento y algoritmos. Según la publicación, los modelos se pueden implementar con ML Engine para realizar solicitudes de predicción o enviar trabajos de predicción por lotes.

Para obtener más información sobre cómo usar Cloud TPU con el motor de aprendizaje automático para trabajos de capacitación, puede ver esto guía.

Conclusiones clave para los líderes tecnológicos:

• Google anunció que los clientes ahora pueden usar Cloud TPU en la versión beta de Cloud Machine Learning Engine para acelerar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
• Con soporte para Cloud TPU, los clientes de ML Engine pueden entrenar muchos modelos de referencia de código abierto de alto rendimiento, con diferente rendimiento por dólar.