इंटेल ने PyTorch एक्सटेंशन को बढ़ाया

इंटेल ने अपने PyTorch एक्सटेंशन के नवीनतम संस्करण का अनावरण किया है, जो विशेष रूप से इंटेल के हार्डवेयर इकोसिस्टम के लिए PyTorch के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए एक रणनीतिक कदम है। PyTorch v2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन की रिलीज में संवर्द्धन का एक सूट है, जिसमें अत्याधुनिक बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए समर्थन, महत्वपूर्ण प्रदर्शन अनुकूलन, और इंटेल के प्लेटफ़ॉर्म का लाभ उठाने वाले डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को सशक्त बनाने के उद्देश्य से अन्य सुधार शामिल हैं।

DeepSeek-R1 मॉडल समर्थन

PyTorch 2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन की एक प्रमुख विशेषता बड़े भाषा मॉडल के क्षेत्र में एक प्रमुख खिलाड़ी DeepSeek-R1 मॉडल के लिए इसका व्यापक समर्थन है। यह एकीकरण आधुनिक इंटेल Xeon हार्डवेयर पर INT8 परिशुद्धता को सक्षम करता है, जो कुशल और उच्च-प्रदर्शन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए नई संभावनाएं खोलता है। INT8 परिशुद्धता का लाभ उठाकर, उपयोगकर्ता कम्प्यूटेशनल गति और मेमोरी उपयोग में पर्याप्त लाभ प्राप्त कर सकते हैं, जिससे इंटेल के व्यापक रूप से अपनाए गए Xeon प्रोसेसर पर जटिल LLM को तैनात करना और चलाना संभव हो जाता है।

DeepSeek-R1 मॉडल जटिल भाषा कार्यों को संभालने की अपनी क्षमता के लिए प्रसिद्ध है, जो इसे अनुप्रयोगों के लिए एक मूल्यवान संपत्ति बनाता है जैसे:

• प्राकृतिक भाषा समझ (NLU): पाठ के अर्थ का विश्लेषण और व्याख्या करना, मशीनों को मानव भाषा की बारीकियों को समझने में सक्षम बनाना।
• प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (NLG): विभिन्न उद्देश्यों के लिए मानव-गुणवत्ता वाला पाठ उत्पन्न करना, जिसमें सामग्री निर्माण, चैटबॉट और स्वचालित रिपोर्ट लेखन शामिल हैं।
• मशीन अनुवाद: विभिन्न भाषाओं के बीच पाठ का सटीक अनुवाद करना, क्रॉस-सांस्कृतिक संचार और सूचना साझाकरण की सुविधा प्रदान करना।
• प्रश्न उत्तर: प्राकृतिक भाषा में पूछे गए प्रश्नों के प्रासंगिक और जानकारीपूर्ण उत्तर प्रदान करना, ज्ञान पुनर्प्राप्ति और पहुंच को बढ़ाना।

PyTorch 2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन के साथ, डेवलपर्स DeepSeek-R1 को अपने PyTorch-आधारित वर्कफ़्लो में मूल रूप से एकीकृत कर सकते हैं, मॉडल की क्षमताओं का उपयोग करके नवीन और प्रभावशाली एप्लिकेशन बना सकते हैं।

माइक्रोसॉफ्ट Phi-4 मॉडल इंटीग्रेशन

DeepSeek-R1 समर्थन के अलावा, अद्यतन इंटेल एक्सटेंशन अपनी संगतता को हाल ही में जारी किए गए Microsoft Phi-4 मॉडल को शामिल करने के लिए बढ़ाता है, जिसमें इसके संस्करण भी शामिल हैं: Phi-4-mini और Phi-4-multimodal। यह एकीकरण LLM की एक विविध श्रेणी का समर्थन करने के लिए इंटेल की प्रतिबद्धता को रेखांकित करता है, जो डेवलपर्स को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं और परियोजना आवश्यकताओं के अनुरूप विकल्पों का एक विस्तृत स्पेक्ट्रम प्रदान करता है।

Microsoft Phi-4 मॉडल परिवार प्रदर्शन और दक्षता का एक सम्मोहक संयोजन प्रदान करता है, जो इसे संसाधन-बाधित वातावरण और एज परिनियोजन के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाता है। इसका छोटा पदचिह्न और अनुकूलित आर्किटेक्चर इसे अत्यधिक कम्प्यूटेशनल संसाधनों की मांग किए बिना प्रभावशाली परिणाम देने में सक्षम बनाता है।

Phi-4-mini संस्करण विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जहां मॉडल का आकार और विलंबता महत्वपूर्ण विचार हैं, जैसे कि:

• मोबाइल डिवाइस: स्मार्टफोन और टैबलेट पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों को चलाना, बुद्धिमान सहायकों और व्यक्तिगत अनुभवों को सक्षम करना।
• एम्बेडेड सिस्टम: एम्बेडेड उपकरणों में भाषा क्षमताओं को एकीकृत करना, जैसे कि स्मार्ट स्पीकर, IoT डिवाइस और पहनने योग्य तकनीक।
• एज कंप्यूटिंग: नेटवर्क के किनारे पर भाषा डेटा को संसाधित करना, विलंबता को कम करना और वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए प्रतिक्रियाशीलता में सुधार करना।

दूसरी ओर, Phi-4-multimodal संस्करण, पाठ और दृश्य डेटा दोनों को संभालने के लिए मॉडल की क्षमताओं का विस्तार करता है, मल्टीमॉडल अनुप्रयोगों के लिए नए रास्ते खोलता है, जैसे कि:

• छवि कैप्शनिंग: छवियों के पाठ्य विवरण उत्पन्न करना, नेत्रहीन व्यक्तियों के लिए संदर्भ और पहुंच प्रदान करना।
• दृश्य प्रश्न उत्तर: छवियों के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना, मशीनों को दृश्य सामग्री को समझने और तर्क करने में सक्षम बनाना।
• मल्टीमॉडल संवाद प्रणाली: चैटबॉट बनाना जो पाठ और छवियों दोनों के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत कर सकते हैं, जुड़ाव और वैयक्तिकरण को बढ़ा सकते हैं।

Microsoft Phi-4 मॉडल परिवार का समर्थन करके, PyTorch 2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन डेवलपर्स को अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में कुशल और बहुमुखी भाषा मॉडल की क्षमता का पता लगाने के लिए सशक्त बनाता है।

बड़े भाषा मॉडल के लिए प्रदर्शन अनुकूलन

अपने मॉडल समर्थन का विस्तार करने से परे, इंटेल ने PyTorch 2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन में प्रदर्शन अनुकूलन की एक श्रृंखला को शामिल किया है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल को लक्षित करना। इन अनुकूलन को प्रशिक्षण और अनुमान को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को तेजी से बदलाव के समय और बेहतर संसाधन उपयोग प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।

प्रदर्शन अनुकूलन में विभिन्न प्रकार की तकनीकें शामिल हैं, जिनमें शामिल हैं:

• कर्नेल फ्यूजन: कई कार्यों को एक ही कर्नेल में जोड़ना, ओवरहेड को कम करना और निष्पादन दक्षता में सुधार करना।
• मेमोरी अनुकूलन: मेमोरी आवंटन और उपयोग को अनुकूलित करना, मेमोरी पदचिह्न को कम करना और डेटा इलाके में सुधार करना।
• क्वांटिज़ेशन: मॉडल वज़न और सक्रियण की परिशुद्धता को कम करना, तेज़ गणना और कम मेमोरी आवश्यकताओं को सक्षम करना।
• समानांतरीकरण: कई कोर और उपकरणों में गणनाओं का वितरण, हार्डवेयर उपयोग को अधिकतम करना और प्रशिक्षण और अनुमान को गति देना।

ये अनुकूलन विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल के लिए फायदेमंद हैं, जिनके लिए अक्सर महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों और मेमोरी क्षमता की आवश्यकता होती है। इन तकनीकों का लाभ उठाकर, उपयोगकर्ता प्रदर्शन बाधाओं को दूर कर सकते हैं और इंटेल के हार्डवेयर प्लेटफार्मों पर LLM की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।

बेहतर प्रलेखन और मल्टी-मॉडल मॉडल हैंडलिंग

PyTorch 2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन में मल्टी-मॉडल मॉडल और DeepSeek-R1 को संभालने के आसपास बेहतर प्रलेखन भी शामिल है। यह बेहतर प्रलेखन डेवलपर्स को इन मॉडलों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने और उन्हें अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत करने के तरीके पर स्पष्ट और संक्षिप्त मार्गदर्शन प्रदान करता है।

प्रलेखन में विषयों की एक श्रृंखला शामिल है, जिनमें शामिल हैं:

• मॉडल कॉन्फ़िगरेशन: इष्टतम प्रदर्शन के लिए मॉडल सेट अप और कॉन्फ़िगर करना।
• डेटा प्रीप्रोसेसिंग: मॉडल में इनपुट के लिए डेटा तैयार करना।
• अनुमान: मॉडल के साथ अनुमान चलाना और परिणामों की व्याख्या करना।
• प्रशिक्षण: कस्टम डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करना।
• समस्या निवारण: सामान्य मुद्दों को हल करना और त्रुटियों को डीबग करना।

बेहतर प्रलेखन का उद्देश्य उन डेवलपर्स के लिए प्रवेश की बाधा को कम करना है जो मल्टी-मॉडल मॉडल और DeepSeek-R1 के लिए नए हैं, जिससे वे जल्दी से गति प्राप्त कर सकते हैं और नवीन एप्लिकेशन बनाना शुरू कर सकते हैं।

इंटेल oneDNN 3.7.2 तंत्रिका नेटवर्क लाइब्रेरी पर पुन: आधारित

PyTorch 2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन को इंटेल oneDNN 3.7.2 तंत्रिका नेटवर्क लाइब्रेरी के खिलाफ फिर से आधारित किया गया है, जिससे नवीनतम प्रदर्शन अनुकूलन और सुविधाओं के लिए संगतता और पहुंच सुनिश्चित होती है। इंटेल oneDNN एक उच्च-प्रदर्शन, ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो डीप लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए बिल्डिंग ब्लॉक प्रदान करती है।

oneDNN के नवीनतम संस्करण पर एक्सटेंशन को फिर से आधार बनाकर, इंटेल यह सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता डीप लर्निंग त्वरण और अनुकूलन में चल रही प्रगति से लाभान्वित हो सकते हैं। यह एकीकरण इंटेल के हार्डवेयर प्लेटफार्मों पर उच्च-प्रदर्शन PyTorch अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है।

PyTorch के लिए इंटेल एक्सटेंशन के लाभ

PyTorch के लिए इंटेल एक्सटेंशन इंटेल हार्डवेयर पर PyTorch के साथ काम करने वाले डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए कई लाभ प्रदान करता है:

• बेहतर प्रदर्शन: इंटेल प्रोसेसर के लिए विशेष रूप से तैयार किए गए अनुकूलन, जिसके परिणामस्वरूप तेज प्रशिक्षण और अनुमान समय होता है।
• विस्तारित मॉडल समर्थन: DeepSeek-R1 और Microsoft Phi-4 सहित लोकप्रिय बड़े भाषा मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ संगतता।
• बेहतर प्रलेखन: मॉडल एकीकरण और अनुकूलन के माध्यम से डेवलपर्स का मार्गदर्शन करने के लिए स्पष्ट और संक्षिप्त प्रलेखन।
• सीमलेस इंटीग्रेशन: मौजूदा PyTorch वर्कफ़्लो के साथ उपयोग में आसान API और एकीकरण।
• ओपन सोर्स: ओपन-सोर्स लाइसेंस अनुकूलन और सामुदायिक योगदान की अनुमति देता है।

PyTorch के लिए इंटेल एक्सटेंशन का लाभ उठाकर, उपयोगकर्ता डीप लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए इंटेल के हार्डवेयर प्लेटफार्मों की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं, नवाचार को गति दे सकते हैं और नई खोजों को चला सकते हैं।

उपयोग के मामले और अनुप्रयोग

PyTorch 2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन उपयोग के मामलों और अनुप्रयोगों के लिए संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला खोलता है, जिनमें शामिल हैं:

• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: चैटबॉट, भाषा अनुवाद प्रणाली और भावना विश्लेषण उपकरण बनाना।
• कंप्यूटर विजन: छवि पहचान, वस्तु पहचान और वीडियो विश्लेषण अनुप्रयोगों का विकास करना।
• सिफारिश प्रणाली: ई-कॉमर्स, मीडिया स्ट्रीमिंग और अन्य प्लेटफार्मों के लिए व्यक्तिगत सिफारिशें बनाना।
• वैज्ञानिक कंप्यूटिंग: भौतिकी, रसायन विज्ञान और जीव विज्ञान जैसे क्षेत्रों में सिमुलेशन और डेटा विश्लेषण को गति देना।
• वित्तीय मॉडलिंग: जोखिम प्रबंधन, धोखाधड़ी का पता लगाने और एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए मॉडल का विकास करना।

PyTorch के लिए इंटेल एक्सटेंशन की बहुमुखी प्रतिभा इसे उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और संगठनों के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाती है।

निष्कर्ष

PyTorch v2.7 के लिए इंटेल एक्सटेंशन की रिलीज इंटेल के हार्डवेयर इकोसिस्टम के लिए PyTorch को अनुकूलित करने में एक महत्वपूर्ण कदम आगे है। नए बड़े भाषा मॉडल, प्रदर्शन अनुकूलन और बेहतर प्रलेखन के लिए अपने समर्थन के साथ, यह एक्सटेंशन डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को इंटेल के प्लेटफार्मों पर नवीन और प्रभावशाली डीप लर्निंग एप्लिकेशन बनाने के लिए सशक्त बनाता है। PyTorch के लिए इंटेल एक्सटेंशन का लाभ उठाकर, उपयोगकर्ता इंटेल के हार्डवेयर की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं और अपनी डीप लर्निंग परियोजनाओं को गति दे सकते हैं।