இன்டெல், PyTorch க்கான அதன் நீட்டிப்பின் சமீபத்திய பதிப்பை வெளியிட்டுள்ளது. இது இன்டெல் வன்பொருள் சூழலியலுக்காக PyTorch இன் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் ஒரு மூலோபாய நடவடிக்கையாகும். PyTorch v2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பின் வெளியீடு, அதிநவீன பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) ஆதரவு, குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் மேம்பாடுகள் மற்றும் இன்டெல் தளங்களை மேம்படுத்தும் டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு உதவும் பல மேம்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது.
டீப்ஸீக்-R1 மாதிரி ஆதரவு
PyTorch 2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பின் முக்கிய சிறப்பம்சமாக டீப்ஸீக்-R1 மாதிரிக்கான விரிவான ஆதரவு உள்ளது. இது பெரிய மொழி மாதிரிகளின் முக்கிய அங்கமாகும். இந்த ஒருங்கிணைப்பு நவீன இன்டெல் Xeon வன்பொருளில் INT8 துல்லியத்தை செயல்படுத்துகிறது. இது திறமையான மற்றும் உயர் செயல்திறன் கொண்ட இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளுக்கான புதிய சாத்தியங்களை திறக்கிறது. INT8 துல்லியத்தைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் கணக்கீட்டு வேகம் மற்றும் நினைவக பயன்பாட்டில் கணிசமான ஆதாயங்களைப் பெறலாம். இது இன்டெல்லின் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட Xeon செயலிகளில் சிக்கலான LLMகளை பயன்படுத்தவும் இயக்கவும் சாத்தியமாக்குகிறது.
டீப்ஸீக்-R1 மாதிரி சிக்கலான மொழி பணிகளைக் கையாளும் திறனுக்காக அறியப்படுகிறது. இது போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு மதிப்புமிக்க சொத்தாக அமைகிறது:
- இயற்கை மொழி புரிதல் (NLU): உரையின் அர்த்தத்தை பகுப்பாய்வு செய்து விளக்குதல். இயந்திரங்கள் மனித மொழி நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.
- இயற்கை மொழி உருவாக்கம் (NLG): உள்ளடக்கம் உருவாக்கம், சாட்போட்கள் மற்றும் தானியங்கி அறிக்கை எழுதுதல் உள்ளிட்ட பல்வேறு நோக்கங்களுக்காக மனித தர உரையை உருவாக்குதல்.
- இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு: வெவ்வேறு மொழிகளுக்கு இடையே உரையை துல்லியமாக மொழிபெயர்ப்பது, குறுக்கு கலாச்சார தொடர்பு மற்றும் தகவல் பகிர்வை எளிதாக்குகிறது.
- கேள்வி பதில்: இயற்கை மொழியில் கேட்கப்படும் கேள்விகளுக்கு பொருத்தமான மற்றும் தகவலறிந்த பதில்களை வழங்குதல், அறிவு மீட்டெடுப்பு மற்றும் அணுகலை மேம்படுத்துதல்.
PyTorch 2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பு மூலம், டெவலப்பர்கள் டீப்ஸீக்-R1 ஐ தங்கள் PyTorch அடிப்படையிலான பணிப்பாய்வுகளில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க முடியும். புதுமையான மற்றும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் பயன்பாடுகளை உருவாக்க மாதிரியின் திறன்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
மைக்ரோசாப்ட் Phi-4 மாதிரி ஒருங்கிணைப்பு
டீப்ஸீக்-R1 ஆதரவுக்கு கூடுதலாக, புதுப்பிக்கப்பட்ட இன்டெல் நீட்டிப்பு சமீபத்தில் வெளியிடப்பட்ட மைக்ரோசாப்ட் Phi-4 மாதிரி மற்றும் அதன் வகைகளான Phi-4-mini மற்றும் Phi-4-multimodal ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. ஒரு பரந்த அளவிலான LLMகளை ஆதரிப்பதில் இன்டெல் உறுதியாக உள்ளது என்பதை இந்த ஒருங்கிணைப்பு அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது. டெவலப்பர்களுக்கு அவர்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் திட்டத் தேவைகளுக்கு ஏற்ப பரந்த அளவிலான விருப்பங்களை வழங்குகிறது.
மைக்ரோசாப்ட் Phi-4 மாதிரி குடும்பம் செயல்திறன் மற்றும் திறன் ஆகியவற்றின் கட்டாய கலவையை வழங்குகிறது. இது ஆதாரங்கள் குறைவாக உள்ள சூழல்கள் மற்றும் எட்ஜ் வரிசைப்படுத்தல்களுக்கு ஒரு கவர்ச்சிகரமான தேர்வாக அமைகிறது. அதன் சிறிய அளவு மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட கட்டமைப்பு அதிகப்படியான கணக்கீட்டு ஆதாரங்களைக் கோராமல் ஈர்க்கக்கூடிய முடிவுகளை வழங்க உதவுகிறது.
Phi-4-mini மாறுபாடு மாதிரி அளவு மற்றும் தாமதம் முக்கியமான கருத்தாக இருக்கும் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது, அதாவது:
- மொபைல் சாதனங்கள்: ஸ்மார்ட்போன்கள் மற்றும் டேப்லெட்களில் இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளை இயக்குதல், அறிவார்ந்த உதவியாளர்கள் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை செயல்படுத்துதல்.
- உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள்: ஸ்மார்ட் ஸ்பீக்கர்கள், IoT சாதனங்கள் மற்றும் அணியக்கூடிய தொழில்நுட்பம் போன்ற உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனங்களில் மொழி திறன்களை ஒருங்கிணைத்தல்.
- எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: நெட்வொர்க்கின் விளிம்பில் மொழி தரவை செயலாக்குதல், தாமதத்தை குறைத்தல் மற்றும் நிகழ்நேர பயன்பாடுகளுக்கான பதில்களை மேம்படுத்துதல்.
மறுபுறம், Phi-4-multimodal மாறுபாடு மாதிரி திறன்களை உரை மற்றும் காட்சி தரவை கையாள விரிவாக்குகிறது. இது பல மாதிரி பயன்பாடுகளுக்கான புதிய வழிகளைத் திறக்கிறது, அதாவது:
- பட தலைப்பிடல்: படங்களின் உரை விளக்கங்களை உருவாக்குதல், பார்வையற்ற நபர்களுக்கு சூழல் மற்றும் அணுகலை வழங்குகிறது.
- காட்சி கேள்வி பதில்: படங்களைப் பற்றிய கேள்விகளுக்கு பதிலளித்தல், இயந்திரங்கள் காட்சி உள்ளடக்கத்தைப் புரிந்துகொள்ளவும் பகுத்தறிவு செய்யவும் உதவுகிறது.
- மல்டிமாடல் உரையாடல் அமைப்புகள்: உரை மற்றும் படங்கள் இரண்டின் மூலமாகவும் பயனர்களுடன் தொடர்பு கொள்ளக்கூடிய சாட்போட்களை உருவாக்குதல், ஈடுபாடு மற்றும் தனிப்பயனாக்கலை மேம்படுத்துதல்.
மைக்ரோசாப்ட் Phi-4 மாதிரி குடும்பத்தை ஆதரிப்பதன் மூலம், PyTorch 2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பு பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளில் திறமையான மற்றும் பல்துறை மொழி மாதிரிகளின் திறனை ஆராய டெவலப்பர்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது.
பெரிய மொழி மாதிரிகளுக்கான செயல்திறன் மேம்பாடுகள்
அதன் மாதிரி ஆதரவை விரிவுபடுத்துவதைத் தாண்டி, இன்டெல் PyTorch 2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பில் செயல்திறன் மேம்பாடுகளின் தொடரை இணைத்துள்ளது. குறிப்பாக பெரிய மொழி மாதிரிகளை இலக்காகக் கொண்டுள்ளது. இந்த மேம்பாடுகள் பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்தை துரிதப்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. பயனர்கள் வேகமான நேரங்களையும் மேம்பட்ட மூலதன பயன்பாட்டையும் அடைய உதவுகிறது.
செயல்திறன் மேம்பாடுகள் பல்வேறு நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது, அதாவது:
- கர்னல் இணைவு: பல செயல்பாடுகளை ஒரு கர்னலாக இணைத்தல், மேல்நிலைகளை குறைத்தல் மற்றும் செயலாக்க திறனை மேம்படுத்துதல்.
- நினைவக மேம்பாடு: நினைவக ஒதுக்கீடு மற்றும் பயன்பாட்டை மேம்படுத்துதல், நினைவக தடம் குறைத்தல் மற்றும் தரவு உள்ளூர்மயமாக்கலை மேம்படுத்துதல்.
- குவாண்டிசேஷன்: மாதிரி எடைகள் மற்றும் செயல்படுத்தல்களின் துல்லியத்தை குறைத்தல், வேகமான கணக்கீடு மற்றும் குறைக்கப்பட்ட நினைவக தேவைகளை செயல்படுத்துதல்.
- இணை செயலாக்கம்: பல கோர்கள் மற்றும் சாதனங்களில் கணக்கீடுகளைவிநியோகித்தல், வன்பொருள் பயன்பாட்டை அதிகரித்தல் மற்றும் பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்தை துரிதப்படுத்துதல்.
இந்த மேம்பாடுகள் பெரிய மொழி மாதிரிகளுக்கு குறிப்பாக நன்மை பயக்கும், ஏனெனில் அவை பெரும்பாலும் குறிப்பிடத்தக்க கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் மற்றும் நினைவக திறனை தேவைப்படுகின்றன. இந்த நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் செயல்திறன் தடைகளை சமாளித்து இன்டெல் வன்பொருள் தளங்களில் LLMகளின் முழு திறனையும் திறக்க முடியும்.
மேம்படுத்தப்பட்ட ஆவணப்படுத்தல் மற்றும் மல்டி-மாடல் மாதிரி கையாளுதல்
PyTorch 2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பில் மல்டி-மாடல் மாதிரிகள் மற்றும் டீப்ஸீக்-R1 ஐ கையாளுவது குறித்த மேம்படுத்தப்பட்ட ஆவணப்படுத்தலும் அடங்கும். இந்த மேம்படுத்தப்பட்ட ஆவணப்படுத்தல் இந்த மாதிரிகளை எவ்வாறு திறம்பட பயன்படுத்துவது மற்றும் அவற்றை தங்கள் பயன்பாடுகளில் ஒருங்கிணைப்பது என்பது குறித்த தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான வழிகாட்டுதலை டெவலப்பர்களுக்கு வழங்குகிறது.
ஆவணப்படுத்தல் பல்வேறு தலைப்புகளை உள்ளடக்கியது, அதாவது:
- மாடல் கட்டமைப்பு: உகந்த செயல்திறனுக்காக மாதிரிகளை அமைத்து கட்டமைத்தல்.
- தரவு முந்தைய செயலாக்கம்: மாதிரிகளில் உள்ளீட்டிற்கான தரவை தயார் செய்தல்.
- அனுமானம்: மாதிரிகளுடன் அனுமானத்தை இயக்குதல் மற்றும் முடிவுகளை விளக்குதல்.
- பயிற்சி: தனிப்பயன் தரவுத்தொகுதிகளில் மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளித்தல்.
- சரிசெய்தல்: பொதுவான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது மற்றும் பிழைகளை சரிசெய்வது.
மல்டி-மாடல் மாதிரிகள் மற்றும் டீப்ஸீக்-R1க்கு புதிய டெவலப்பர்களுக்கான நுழைவு தடையை குறைப்பதை மேம்படுத்தப்பட்ட ஆவணப்படுத்தல் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இது அவர்களை விரைவாக வேகமெடுத்து புதுமையான பயன்பாடுகளை உருவாக்க உதவுகிறது.
Intel oneDNN 3.7.2 நரம்பியல் பிணைய நூலகத்தில் மறுஅடிப்படை
PyTorch 2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பு இன்டெல் oneDNN 3.7.2 நரம்பியல் பிணைய நூலகத்திற்கு எதிராக மறுஅடிப்படை செய்யப்பட்டுள்ளது. இது சமீபத்திய செயல்திறன் மேம்பாடுகள் மற்றும் அம்சங்களுக்கான இணக்கத்தன்மை மற்றும் அணுகலை உறுதி செய்கிறது. இன்டெல் oneDNN என்பது ஒரு உயர் செயல்திறன் கொண்ட திறந்த மூல நூலகமாகும். இது ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கான அடிப்படை தொகுதிகளை வழங்குகிறது.
oneDNN இன் சமீபத்திய பதிப்பில் நீட்டிப்பை மறுஅடிப்படை செய்வதன் மூலம், ஆழமான கற்றல் முடுக்கம் மற்றும் மேம்பாட்டில் நடந்து வரும் முன்னேற்றங்களிலிருந்து பயனர்கள் பயனடைய முடியும் என்பதை இன்டெல் உறுதி செய்கிறது. இந்த ஒருங்கிணைப்பு இன்டெல் வன்பொருள் தளங்களில் உயர் செயல்திறன் கொண்ட PyTorch பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு திடமான அடித்தளத்தை வழங்குகிறது.
PyTorch க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பின் நன்மைகள்
PyTorch க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பு இன்டெல் வன்பொருளில் PyTorch உடன் பணிபுரியும் டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு ஏராளமான நன்மைகளை வழங்குகிறது:
- மேம்படுத்தப்பட்ட செயல்திறன்: இன்டெல் செயலிகளுக்காக குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட மேம்பாடுகள், வேகமான பயிற்சி மற்றும் அனுமான நேரங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது.
- விரிவாக்கப்பட்ட மாதிரி ஆதரவு: டீப்ஸீக்-R1 மற்றும் மைக்ரோசாப்ட் Phi-4 உட்பட பரவலாக பிரபலமான பெரிய மொழி மாதிரிகளுடன் இணக்கத்தன்மை.
- மேம்படுத்தப்பட்ட ஆவணப்படுத்தல்: மாடல் ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் மேம்பாடு மூலம் டெவலப்பர்களுக்கு வழிகாட்ட தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான ஆவணப்படுத்தல்.
- தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பு: பயன்படுத்த எளிதான API மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள PyTorch பணிப்பாய்வுகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு.
- திறந்த மூல: திறந்த மூல உரிமம் தனிப்பயனாக்கம் மற்றும் சமூக பங்களிப்புகளுக்கு அனுமதிக்கிறது.
PyTorch க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கான இன்டெல் வன்பொருள் தளங்களின் முழு திறனையும் திறக்க முடியும். இது கண்டுபிடிப்புகளை துரிதப்படுத்துகிறது மற்றும் புதிய கண்டுபிடிப்புகளை இயக்குகிறது.
பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் மற்றும் பயன்பாடுகள்
PyTorch 2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் மற்றும் பயன்பாடுகளுக்கான பரந்த அளவிலான சாத்தியக்கூறுகளைத் திறக்கிறது, அதாவது:
- இயற்கை மொழி செயலாக்கம்: சாட்போட்கள், மொழிபெயர்ப்பு அமைப்புகள் மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு கருவிகளை உருவாக்குதல்.
- கணினி பார்வை: பட அங்கீகாரம், பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் வீடியோ பகுப்பாய்வு பயன்பாடுகளை உருவாக்குதல்.
- பரிந்துரை அமைப்புகள்: மின் வணிகம், ஊடக ஸ்ட்ரீமிங் மற்றும் பிற தளங்களுக்கான தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளை உருவாக்குதல்.
- அறிவியல் கணக்கீடு: இயற்பியல், வேதியியல் மற்றும் உயிரியல் போன்ற துறைகளில் உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வுகளை துரிதப்படுத்துதல்.
- நிதி மாதிரி: இடர் மேலாண்மை, மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் அல்காரிதம் வர்த்தகத்திற்கான மாதிரிகளை உருவாக்குதல்.
PyTorch க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பின் பல்துறைத்திறன் ஆராய்ச்சியாளர்கள், டெவலப்பர்கள் மற்றும் பரந்த அளவிலான தொழில்களில் உள்ள நிறுவனங்களுக்கு ஒரு மதிப்புமிக்க கருவியாக அமைகிறது.
முடிவு
PyTorch v2.7 க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பின் வெளியீடு இன்டெல் வன்பொருள் சூழலியலுக்கான PyTorch ஐ மேம்படுத்துவதில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது. புதிய பெரிய மொழி மாதிரிகளுக்கான அதன் ஆதரவு, செயல்திறன் மேம்பாடுகள் மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட ஆவணப்படுத்தல் மூலம், இந்த நீட்டிப்பு டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு இன்டெல் தளங்களில் புதுமையான மற்றும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகளை உருவாக்க அதிகாரம் அளிக்கிறது. PyTorch க்கான இன்டெல் நீட்டிப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் இன்டெல் வன்பொருளின் முழு திறனையும் திறக்கலாம் மற்றும் அவர்களின் ஆழமான கற்றல் திட்டங்களை துரிதப்படுத்தலாம்.