'pytorch_cuda_alloc_conf' متغیر کے ساتھ CUDA میموری کو کیسے مختص کیا جائے؟

اس مضمون میں، ہم بات کریں گے کہ کس طرح مختص کرنا ہے۔ مختلف کے ذریعے میموری pytorch_cuda_alloc_conf 'طریقہ.

PyTorch میں 'pytorch_cuda_alloc_conf' طریقہ کیا ہے؟

بنیادی طور پر، ' pytorch_cuda_alloc_conf PyTorch فریم ورک کے اندر ایک ماحولیاتی متغیر ہے۔ یہ متغیر دستیاب پروسیسنگ وسائل کے موثر انتظام کو قابل بناتا ہے جس کا مطلب ہے کہ ماڈل کم سے کم وقت میں چلتے ہیں اور نتائج پیدا کرتے ہیں۔ اگر صحیح طریقے سے نہیں کیا گیا تو، ' مختلف 'کمپیوٹیشن پلیٹ فارم دکھائے گا' یادداشت سے باہر ' خرابی اور رن ٹائم کو متاثر کرتی ہے۔ ایسے ماڈلز جنہیں ڈیٹا کی بڑی مقدار میں تربیت دی جانی ہے یا ان کی بڑی تعداد ' بیچ کے سائز ” رن ٹائم غلطیاں پیدا کر سکتا ہے کیونکہ ڈیفالٹ سیٹنگز ان کے لیے کافی نہیں ہو سکتی ہیں۔

' pytorch_cuda_alloc_conf 'متغیر مندرجہ ذیل کو استعمال کرتا ہے' اختیارات وسائل کی تقسیم کو سنبھالنے کے لیے:

• مقامی : یہ آپشن PyTorch میں پہلے سے دستیاب سیٹنگز کا استعمال کرتا ہے تاکہ پیش رفت میں ماڈل کو میموری مختص کی جا سکے۔
• max_split_size_mb : یہ یقینی بناتا ہے کہ مخصوص سائز سے بڑا کوئی بھی کوڈ بلاک تقسیم نہ ہو۔ یہ روکنے کا ایک طاقتور ٹول ہے ' ٹکڑے کرنا ' ہم اس مضمون میں مظاہرے کے لیے اس اختیار کا استعمال کریں گے۔
• roundup_power2_divisions : یہ اختیار مختص کے سائز کو قریب ترین تک لے جاتا ہے۔ 2 کی طاقت میگا بائٹس میں تقسیم (MB)۔
• roundup_bypass_threshold_mb: یہ مخصوص حد سے زیادہ کی فہرست میں شامل کسی بھی درخواست کے لیے مختص سائز کو بڑھا سکتا ہے۔
• کچرا_جمع کرنے_کی حد : یہ GPU سے دستیاب میموری کو حقیقی وقت میں استعمال کر کے تاخیر کو روکتا ہے تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ دوبارہ دعویٰ کرنے والا تمام پروٹوکول شروع نہیں ہوا ہے۔

'pytorch_cuda_alloc_conf' طریقہ استعمال کرتے ہوئے میموری کو کیسے مختص کیا جائے؟

بڑے ڈیٹاسیٹ والے کسی بھی ماڈل کو اضافی میموری مختص کی ضرورت ہوتی ہے جو پہلے سے طے شدہ اس سے زیادہ ہوتی ہے۔ ماڈل کی ضروریات اور دستیاب ہارڈویئر وسائل کو مدنظر رکھتے ہوئے اپنی مرضی کے مطابق مختص کرنے کی ضرورت ہے۔

استعمال کرنے کے لیے نیچے دیے گئے مراحل پر عمل کریں pytorch_cuda_alloc_conf گوگل کولاب IDE میں ایک پیچیدہ مشین لرننگ ماڈل میں مزید میموری مختص کرنے کا طریقہ:

مرحلہ 1: Google Colab کھولیں۔
گوگل کو تلاش کریں۔ باہمی تعاون کے ساتھ براؤزر میں اور تخلیق کریں ' نئی نوٹ بک 'کام شروع کرنے کے لیے:

مرحلہ 2: ایک حسب ضرورت PyTorch ماڈل ترتیب دیں۔
' کا استعمال کرکے ایک PyTorch ماڈل مرتب کریں !pip 'انسٹال کرنے کے لیے انسٹالیشن پیکج' ٹارچ 'لائبریری اور' درآمد 'درآمد کرنے کا حکم' ٹارچ 'اور' تم پروجیکٹ میں لائبریریاں:

اس منصوبے کے لیے درج ذیل لائبریریوں کی ضرورت ہے۔

• ٹارچ - یہ وہ بنیادی لائبریری ہے جس پر PyTorch قائم ہے۔
• تم - ' آپریٹنگ سسٹم 'لائبریری کا استعمال ماحولیاتی متغیرات سے متعلق کاموں کو سنبھالنے کے لیے کیا جاتا ہے جیسے کہ ' pytorch_cuda_alloc_conf ' نیز سسٹم ڈائرکٹری اور فائل کی اجازت:

مرحلہ 3: CUDA میموری مختص کریں۔
کا استعمال کرتے ہیں ' pytorch_cuda_alloc_conf 'کا استعمال کرتے ہوئے زیادہ سے زیادہ تقسیم سائز کی وضاحت کرنے کا طریقہ' max_split_size_mb ”:

مرحلہ 4: اپنے PyTorch پروجیکٹ کے ساتھ جاری رکھیں
بیان کرنے کے بعد ' مختلف ' کے ساتھ جگہ مختص ' max_split_size_mb 'آپشن، بغیر کسی خوف کے PyTorch پروجیکٹ پر معمول کے مطابق کام جاری رکھیں' یادداشت سے باہر 'غلطی.

نوٹ : آپ اس پر ہماری گوگل کولاب نوٹ بک تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ لنک .

پرو ٹِپ

جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، ' pytorch_cuda_alloc_conf ” طریقہ اوپر فراہم کردہ اختیارات میں سے کوئی بھی اختیار کر سکتا ہے۔ اپنے گہرے سیکھنے کے منصوبوں کی مخصوص ضروریات کے مطابق ان کا استعمال کریں۔

کامیابی! ہم نے ابھی دکھایا ہے کہ ' pytorch_cuda_alloc_conf 'ایک کی وضاحت کرنے کا طریقہ' max_split_size_mb 'PyTorch پروجیکٹ کے لئے۔

نتیجہ

کا استعمال کرتے ہیں ' pytorch_cuda_alloc_conf ماڈل کی ضروریات کے مطابق اس کے دستیاب اختیارات میں سے کسی ایک کو استعمال کرکے CUDA میموری کو مختص کرنے کا طریقہ۔ ان اختیارات میں سے ہر ایک کا مقصد PyTorch پروجیکٹس کے اندر بہتر رن ٹائمز اور ہموار آپریشنز کے لیے پروسیسنگ کے کسی خاص مسئلے کو دور کرنا ہے۔ اس مضمون میں، ہم نے استعمال کرنے کے لیے نحو کی نمائش کی ہے۔ max_split_size_mb تقسیم کے زیادہ سے زیادہ سائز کی وضاحت کرنے کا اختیار۔