1. Projeye uygun başlangıç noktasını seçin
Yazılım yığınınızı düzenlemeyi ve sistem bağımlılıklarını tanımlamayı biliyorsanız, bir Ubuntu temeli uygundur. Bir PyTorch hazırlığı, projenin merkezi framework'ünü belirtmeye olanak tanır. Blender, oluşturma veya render ihtiyacını gösterir. Özel hazırlık, uygulamanızın bu ibarelerin yeterince özetlemediği belirli koşulları zaten barındırdığı durumlarda kullanılır.
Bu seçimler kodunuzu, ağırlıklarınızı, verilerinizi veya lisanslarınızı otomatik olarak kapsamaz. Neyin mevcut olması gerektiğini, neyi sizin sağladığınızı ve başlangıçta neyi doğrulayacağınızı yazın. Bir hazırlığın adı, gerçekte çalıştırılan sürümü kontrol etme sorumluluğundan sizi kurtarmamalıdır.
İyi bir talep, bilinen tüm araçları listelemekten ibaret değildir. Yararlı yolu tanımlayın: bir girdiyi okumak, bir kaynağı yüklemek, hesaplamak ve ardından bir sonuç yazmak. Bu, zorunlu bir bağımlılığı konfor aracından ayırmaya ve eksik olan adımı teşhis etmeye yardımcı olur.
Tüm sütunları görmek için tabloyu kaydırın.| Hazırlık | Tanımlanacak ihtiyaç | Projeye özel kontrol |
|---|---|---|
| Ubuntu | Beklenen sürüm ve vazgeçilmez sistem bağımlılıkları | Programınız gerekli kütüphanelerle başlar. |
| PyTorch | Python, framework varyantı ve uzantılar | İçe aktarma, backend üzerinde hesaplama ve ardından temsili görev. |
| Blender | Sürüm, uzantılar, ilgili kaynaklar ve dışa aktarma formatı | Açılan proje ve doğrulanan işleme adımı. |
| Özel | Prosedür, sürümler ve referans dosyaları | Hazırlık şartnamesindeki her kriter kontrol edilir. |
2. Kompakt bir hazırlık defteri yazın
Bir Python projesinde sistem, yorumlayıcı, paketler ve uygulama kaynaklarını ayırın. Bir bağımlılık gerektirdiğinde tam sürümleri koruyun. Bir aralığı kabul ettiğinizde, bunu doğrulayacak kontrolü açıklayın. "En son sürümleri kurun" ifadesini bir referans ortamla ilişkilendirmek zordur.
Öğretici örnek: projeniz yerel bir uzantıyla görüntüleri sınıflandırıyor. Talebiniz Python sürümünü, seçilen PyTorch varyantını, proje referansını ve uzantının ön koşullarını belirtir. İzin verilen üç kontrol görüntüsü sağlar ve beklenen çıktı biçimini açıklar. Denemeden bir aktarım hızı veya yeterli bellek vaat etmez.
Hazırlık dosyası kısa kalabilir: adımlar ve erişimler netse bir README, bir bağımlılık dosyası ve bir kod referansı yeterlidir. Değiştirilebilir parametreleri ayrı bir dosyada tutun ki yeni bir batch boyutu talebi başka bir kuruluma dönüştürmesin.
Amaç: küçük bir görüntü örneklemini sınıflandırmak
Kod: proje deposu ve revizyonu
Python: uygulamanın gerektirdiği sürüm
PyTorch: seçilen sürüm ve CUDA veya ROCm varyantı
Uzantılar: sürümler, kaynak ve derleme ön koşulları
Girdiler: izin verilen örneklem ve beklenen tanımlayıcılar
Kontrol: tanımlayıcı başına çıktı, geçerli biçim, yeniden okunabilir sonuç
Erişimlerin sağlanması: ayrı prosedür, bu fiche'de sır yok3. PyTorch'a özgü bağımlılıkları inceleyin
Paketleri çoğaltmadan önce hesaplama zincirini doğrulayın. Resmi PyTorch seçicisi, platforma göre bir kurulum seçmenizi sağlar. CUDA ve ROCm aynı ikili dosyanın birbirinin yerine geçen iki adı değildir. Ana framework çalışırken özelleşmiş bir operatör veya projenin bir uzantısı uyumsuz kalabilir.
Bir uzantının derlenmesi gerekiyorsa, derlemesi ek araçlar ve kütüphaneler gerektirebilir. PyTorch belgeleri, torch paketinin kurulumunun tüm uzantılar için gerekli derleme zincirlerini otomatik olarak sağlamadığını belirtir. Bu ön koşulları prosedürde belirtin; derlemeye çalışan bir kurulum komutu gizlenecek bir anormallik değildir.
Üç ayrı kontrol planlayın: framework içe aktarımı, cihaz üzerinde küçük bir hesaplama ve uzantıyı kullanan işlem. İlk iki kontrol geçer de üçüncüsü başarısız olursa, basit bir "PyTorch çalışmıyor"dan daha kesin bir teşhisiniz olur. İlk tam hatayı ve ilgili sürümleri not edin.
4. Ortamı nasıl tanımlayacağınızı seçin
Python paketleri için, sanal bir ortamla yeniden oluşturma prosedürü genellikle basit bir temeldir. Bir yorumlayıcıyı hedefler ve bağımlılıkları projeden ayırır. Tüm makineyi tanımlamaz: sistem gereksinimlerini README'de tutun ve kurulu bir dizinin kopyasını taşınabilir bir prosedür olarak sunmayın.
Projeniz halihazırda bir konteyner kullanıyorsa, tarifini, referansını ve başlatma için vazgeçilmez parametreleri sağlayın. Bir tag değişebilir; bir hash referansı belirli bir imajı daha kesin tanımlar. Yine de güncellemeleri düzenlemek ve projeyi yeniden doğrulamak gerekir. Konteyner tek başına GPU erişimini veya verilerinizin varlığını kanıtlamaz.
Sürdürebileceğiniz mekanizmayı seçin. Çok kapsamlı bir imaj gereksiz bağımlılıkları gizleyebilir; çok yalın bir tarif manuel kurulumları dosyanın dışında bırakabilir. Her iki durumda da uygulama kontrolü karşılaştırma noktası olarak kalır. Bu açıklamalar, hizmet tarafından bir imaj sağlanma koşullarını varsaymadan hazırlığınızı tanımlar.
5. Notebook'ları ve grafik projelerini hazırlayın
Bir notebook, verileri keşfetmeye ve bir çıktıyı görselleştirmeye yardımcı olur. Ancak dosyası ile hücrelerini çalıştıran süreç birbirinden ayrıdır: eski bir oturumun değişkenleri belgelenmiş bir bağımlılık oluşturmaz. Aktarım öncesinde çekirdeği yeniden başlatın ve hücreleri sırayla çalıştırın; kullanılan Python sürümünü kaydedin.
Deneme düzenli bir iş akışına dönüştüğünde, hücreleri tek tek elle işlemeyi gerektirmeyen bir giriş noktası hazırlayın. Notebook'tan betiğe geçişe ayrılmış kılavuz bu dönüşümü ayrıntılı olarak ele alır. Hazırlık talebiniz notebook ihtiyacını belirtmeli, ancak çalışma arayüzünü başarılı bir program kontrolüyle karıştırmamalıdır.
Blender veya başka bir grafik yazılımı için ilgili kaynakları, eklentileri ve dışa aktarma prosedürünü ekleyin. Kendi makinenizde açılan bir proje, başka bir yerde bulunan dosyalara bağlı olabilir. Başka bir makinenin her birini nasıl bulacağını ve tam çalışmadan önce zinciri doğrulayacak küçük bir sonucun ne olacağını sorgulayın.
6. Ölçütlerle ve gözden geçirilmiş bir sonuçla teslim almak
Teslim sırasında gözlemlenen sürümleri kendi belgenizle karşılaştırın. Tanılamayı, ardından öngörülen uygulama senaryosunu çalıştırın. Örnekteki üç imaj için her tanımlayıcının bir çıktısı olup olmadığını, kategorilerin geçerli olup olmadığını ve üretilen dosyaların yeniden okunup okunamadığını kontrol edin. Hatasız bir ekran bu değerlendirmenin yerini tutmaz.
Faydalı sapmaları saklayın: farklı sürüm, eksik eklenti, erişilemeyen girdi, başka yere yazılan çıktı. Başlamayı engelleyen şeyi yalnızca dokümantasyon güncellemesi gerektiren şeyden ayırın. Yardım istemek için sipariş referansını ve asgari bir alıntı ekleyin; tüm veri kümenizi iletmenize gerek yoktur.
Örnek için doğrulanmış bir hazırlık, ne bellek kapasitesini ne de gelecekteki tüm iş yüklerinin davranışını garanti eder. Ardından hacmi tanımlı bir hedefle artırın ve karşılaştığınız ilk sınırı inceleyin. Son olarak düzeltilmiş prosedürü saklayın: bir sonraki kiralama için referansınız bu olur.