এনভিডিয়া জিপিইউ-তে JAX মডেল স্কেল করুন এবং পরিবেশন করুন

1. JAX GPU পারফরম্যান্স ডিবাগ করার আগে সবচেয়ে ভালো প্রথম যাচাই কোনটি?

   ব্যাচের আকার বাড়ান

   jax.devices() চালান এবং নিশ্চিত করুন যে JAX একটি GPU দেখতে পাচ্ছে।

   সমস্ত JAX অ্যারে NumPy-তে রূপান্তর করুন

   jax.jit নিষ্ক্রিয় করুন

2. যদি jax.default_backend() cpu প্রিন্ট করে এবং jax.devices() শুধু ` CpuDevice দেখায়, তাহলে এর সবচেয়ে সম্ভাব্য কারণ কী?

   মডেলটি জিপিইউ-এর জন্য অনেক বড়।

   শুধুমাত্র সিপিইউ-ভিত্তিক জ্যাক্সলিব, ড্রাইভারের অমিল, অথবা জিপিইউ অ্যাক্সেস ছাড়া চালু হওয়া কন্টেইনার

   ব্যাচ সাইজ অনেক বেশি সেট করা হয়েছে।

   jax.jit এখনও কল করা হয়নি

3. কেন একটি jax.jit ফাংশনের প্রথম কল পরবর্তী কলগুলোর তুলনায় অনেক ধীরগতির হতে পারে?

   JAX সর্বদা প্রথম কলটি CPU-তে চালায়।

   প্রথম কলে ট্রেসিং এবং সংকলন অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

   JAX প্রথম কলে GPU মেমরি নিষ্ক্রিয় করে।

   গ্রেডিয়েন্ট শুধুমাত্র প্রথম কলে গণনা করা হয়।

4. JAX-এ অনিচ্ছাকৃত পুনঃসংকলনের একটি সাধারণ কারণ কী?

   একই ইনপুট আকার এবং ডেটাটাইপ পুনরায় ব্যবহার করা

   জিপিইউ-তে ব্যাচগুলি রাখা

   কলের মধ্যে ইনপুট আকার পরিবর্তন করা

   টাইমিং-এর আগে block_until_ready() কল করা হচ্ছে

5. @jax.jit ফাংশনের ভিতরে, ট্রেস করা অ্যারের ক্ষেত্রে if x > 0: কেন ত্রুটি দেখায়?

   JAX > অপারেটর সমর্থন করে না।

   ট্রেসিং করার সময় x একটি অ্যাবস্ট্রাক্ট ভ্যালু, যার শেপ ও ডেটাটাইপ জানা থাকলেও কোনো কংক্রিট ভ্যালু নেই, তাই পাইথন এর উপর ব্রাঞ্চ করতে পারে না।

   তুলনা করার ক্ষেত্রে > এর পরিবর্তে jnp.greater ব্যবহার করতে হবে।

   jit পাইথনের সমস্ত নিয়ন্ত্রণ প্রবাহ স্থায়ীভাবে নিষ্ক্রিয় করে দেয়।

6. GPU-এর কাজের সময় টাইমার বন্ধ করার আগে কেন block_until_ready() কল করতে হয়?

   এটি পরবর্তী ধাপের আগে জিপিইউ মেমরি খালি করে।

   JAX অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে GPU-এর কাজ প্রেরণ করে, তাই ব্লক না করে আপনি কেবল পরিমাপ করতে পারেন যে পাইথন কাজটি কিউতে যুক্ত করতে কতক্ষণ সময় নিয়েছে।

   সঠিক টাইমিংয়ের জন্য এটি ফাংশনটিকে পুনরায় কম্পাইল করে।

   এটি ফলাফলটি সিপিইউ-তে ফেরত পাঠায়।

7. ট্রেনিং লুপের ভিতরে প্রতিটি ধাপে float(loss) কল করলে তা লুপটিকে ধীর করে দিতে পারে, কারণ এটি:

   প্রতিটি ধাপে লস ফাংশনটি পুনরায় সংকলন করে।

   হোস্ট-ডিভাইস স্থানান্তরে বাধ্য করে এবং প্রতিটি ধাপে ডিভাইসটিকে সিঙ্ক্রোনাইজ করতে পারে।

   লসের ডেটাটাইপকে float64-এ পরিবর্তন করে।

   JAX কম্পাইলেশন ক্যাশে নিষ্ক্রিয় করে।

8. কেন ট্রেনিং লুপ ডেটাকে নির্দিষ্ট আকারের ব্যাচে রূপান্তর করে এবং আংশিক চূড়ান্ত ব্যাচটি বাদ দেয়?

   ডেটা আরও কার্যকরভাবে পুনর্বিন্যাস করতে

   ইনপুটের আকৃতি স্থির রাখতে, যাতে ছোট শেষ ব্যাচের জন্য জিটেড ধাপটি পুনরায় কম্পাইল না হয়।

   কারণ JAX 512 এর চেয়ে বড় ব্যাচ প্রক্রিয়া করতে পারে না

   মডেলের প্যারামিটার সংখ্যা কমাতে

9. একটি JAX ট্রেনিং ধাপে প্যারামিটারগুলো কীভাবে আপডেট করা হয়?

   মডেলের ভিতরেই ওজনগুলো পরিবর্তন করা হয়।

   একটি পিওর ফাংশন প্যারামিটার, স্টেট এবং একটি ব্যাচ ইনপুট হিসেবে গ্রহণ করে এবং নতুন প্যারামিটার ও স্টেট আউটপুট হিসেবে ফেরত দেয় — এতে কোনো ইন-প্লেস মিউটেশন হয় না।

   jax.jit স্বয়ংক্রিয়ভাবে ওজন আপডেট করে।

   গ্রেডিয়েন্টগুলো সরাসরি জিপিইউ ড্রাইভার দ্বারা প্রয়োগ করা হয়।

10. jax.nn.dot_product_attention এ implementation="cudnn" সেট করতে কী প্রয়োজন?

    একটি সিপিইউ ফলব্যাক এবং ফ্লোট৬৪ ইনপুট

    bfloat16 বা float16 ইনপুট এবং গণনা ক্ষমতা >= 8.0

    কমপক্ষে দুটি জিপিইউ

    কার্যকারণ মাস্কিং নিষ্ক্রিয় করা

11. দীর্ঘ সিকোয়েন্সের ক্ষেত্রে কেন একটি ফিউজড cuDNN কার্নেলের চেয়ে নেইভ অ্যাটেনশন বেশি মেমরি ব্যবহার করে?

    এটি মডেলের ওজন দুইবার সংরক্ষণ করে।

    এটি সম্পূর্ণ (B, N, T, S) অ্যাটেনশন ম্যাট্রিক্সকে বাস্তবায়িত করে, যা সিকোয়েন্সের দৈর্ঘ্যের বর্গের সাথে বৃদ্ধি পায়।

    এটি ডিফল্টরূপে float64-এ চলে।

    এটি সিপিইউতে ডেটা রাখে

12. JAX ব্যবহার করে ডেটা-প্যারালাল ট্রেনিং-এর ক্ষেত্রে, আসলে কীসের মাধ্যমে প্যারালালিজম তৈরি হয়?

    জিপিইউ-তে সুস্পষ্ট লুপ ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ ধাপটি পুনর্লিখন

    অ্যারেগুলো যেভাবে সাজানো হয় — শার্ডেড ডেটা এবং রেপ্লিকেটেড প্যারামিটার — অথচ ট্রেনিং স্টেপের কোড একই থাকে।

    jax.jit দুইবার কল করা হচ্ছে

    প্রতি GPU-তে লার্নিং রেট বৃদ্ধি করা

13. 'data' অক্ষযুক্ত কোনো মেশের উপর একটি 2-D অ্যারের ক্ষেত্রে PartitionSpec('data', None) এর অর্থ কী?

    প্রতিটি জিপিইউ-তে সম্পূর্ণ অ্যারেটি প্রতিলিপি করুন।

    'data' অক্ষ বরাবর শার্ড ডাইমেনশন ০ এবং রেপ্লিকেট ডাইমেনশন ১

    'data' অক্ষ বরাবর উভয় মাত্রাকে বিভক্ত করুন।

    অ্যারেটিকে সিপিইউ-তে স্থানান্তর করুন

14. সপ্তম পাঠের ট্রান্সফর্মারটি কীভাবে কার্যকারণমূলক (কেবলমাত্র পশ্চাৎমুখী) অ্যাটেনশন লাভ করে?

    এটি প্রতিটি ধাপে হাতে একটি ত্রিভুজাকার মাস্ক ম্যাট্রিক্স তৈরি করে।

    এটি causal_sdpa (যা is_causal=True সহ dot_product_attention কল করে) nnx.MultiHeadAttention এর attention_fn হিসেবে পাস করে।

    এটি টোকেনগুলিকে বিপরীত ক্রমে সাজায়।

    এটি একটি পৃথক ডিকোডার লাইব্রেরি ব্যবহার করে।

15. Orbax StandardCheckpointer ব্যবহার করে একটি NNX মডেল সেভ করার সময় কী কী সেভ হয় এবং কী কী হয় না?

    মেথড সহ সম্পূর্ণ পাইথন ক্লাসটি পিকল করা হয়।

    প্যারামিটারগুলো ( nnx.state(model, nnx.Param) ) সংরক্ষিত থাকে; কিন্তু গ্রাফের কাঠামোটি থাকে না — এটি রিস্টোর করার সময় পাইথন ক্লাস থেকে আসে।

    শুধুমাত্র অপ্টিমাইজারের অবস্থা সংরক্ষণ করা হয়

    প্রশিক্ষণ শেষ না হওয়া পর্যন্ত কিছুই সংরক্ষিত হয় না।

16. সার্ভিংয়ের ক্ষেত্রে AOT কম্পাইলেশন ( lower() → compile() ) কী সমস্যার সমাধান করে?

    এটি মডেলের প্যারামিটার সংখ্যা হ্রাস করে।

    এটি কম্পাইলেশন এবং এক্সিকিউশনকে আলাদা করে, ফলে আপনি স্টার্টআপের সময় একবার কম্পাইল করেন এবং কোনো কোল্ড-স্টার্ট ল্যাটেন্সি ছাড়াই রিকোয়েস্টগুলো সার্ভ করতে পারেন।

    এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেলটিকে float16-এ রূপান্তর করে।

    এটি মডেলটিকে একাধিক জিপিইউ-তে ভাগ করে দেয়।

17. কোন সার্ভিং পাথটি এমন একটি পোর্টেবল আর্টিফ্যাক্ট তৈরি করে যা মূল মডেল কোড ছাড়াই যেকোনো JAX রানটাইমে চলতে পারে?

    jax.jit প্রক্রিয়াধীন

    jax.export — সিরিয়ালাইজড StableHLO বাইট

    পাইথন লুপের ভিতরে মডেলটিকে কল করা

    lower().compile() ব্যবহার করে AOT কম্পাইলেশন

উত্তর জমা দিন