Cloud TPU リソースを設定して管理する
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プロジェクトを設定して Cloud TPU API を有効にする
Google Cloud プロジェクトを設定し、Cloud TPU API を有効にします。
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Cloud Storage バケットに接続する
機械学習データを Cloud Storage バケットに保存します。クラウド TPU にバケット内のデータ オブジェクトへのアクセスを許可します。
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TPU を管理する
Cloud TPU リソースを管理します。
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キューに入れられたリソースを管理する
Cloud TPU をキューに格納してリクエストします。
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Cloud TPU VM のモニタリング
Cloud TPU VM をモニタリングします。
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Cloud TPU ノードをモニタリングする
Cloud TPU ノードをモニタリングします。
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Cloud TPU Pod を使用したメンテナンス イベントの管理
Compute Engine VM のメンテナンス イベントとメンテナンス イベント後に Cloud TPU Pod を復元する方法について説明します。
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Ray を使用して ML ワークロードをスケーリングする
Cloud TPU Ray ツールを使用して ML ワークロードをスケーリングします。
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プリエンプティブル TPU
Cloud TPU が他のワークロードによる使用を可能にするために、TPU をプリエンプトする方法とその理由を説明します。
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Cloud TPU 監査ログ
Cloud TPU 監査ログにアクセスして使用します。
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Cloud TPU 上のソフトウェア バージョンの切り替え
Cloud TPU 上のソフトウェア バージョンを切り替えます。
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永続ディスクを TPU VM に追加する
ローカル ディスクの容量を増やすには、TPU VM に永続ディスクを追加します。
データセットを準備する
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ImageNet データセットのダウンロード、前処理、アップロード
ImageNet データセットをダウンロードして前処理し、Cloud Storage バケットにアップロードする方法を説明します。
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COCO データセットのダウンロード、前処理、アップロード
COCO データセットをダウンロードして前処理し、Cloud Storage バケットにアップロードする方法を説明します。
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Cloud TPU で使用する画像分類データセットを変換する
データ変換プログラムのサンプル スクリプトを使用して、画像分類データセットを Cloud TPU モデルのトレーニングで使用される TFRecord 形式に変換します。
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Inception v3 詳細ガイド
Cloud TPU で Inception v3 を実行するための詳細ガイドです。
Cloud TPU パフォーマンス ガイド
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Cloud TPU ノードでモデルをプロファイリングする
TensorBoard とコマンドライン ツールを使用して Cloud TPU ノードのモニタリングとプロファイリングを行います。
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Cloud TPU VM でモデルをプロファイリングする
TensorBoard とコマンドライン ツールを使用して Cloud TPU VM のモニタリングとプロファイリングを行います。
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Cloud TPU パフォーマンス ガイド
Cloud TPU のパフォーマンスの問題に関するトラブルシューティングを行います。
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TensorFlow パフォーマンスのプロファイリング
TensorFlow を使用して Cloud TPU パフォーマンス ツールと指標の自動分析機能を使用する方法について説明します。
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PyTorch XLA のパフォーマンス プロファイリング
PyTorch を使用して Cloud TPU パフォーマンス ツールと指標の自動分析機能を使用する方法について説明します。
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JAX パフォーマンス プロファイリング ガイド
TPU Pod スライスで JAX コードを実行する方法の概要。