入門ガイド

入門ガイド

• Google Cloud アカウントとプロジェクトを設定します

  Cloud 請求先アカウントとプロジェクトを設定します。

• Cloud TPU API の有効化

  Compute Engine API と Cloud TPU API を有効にします。

• Cloud Storage バケットへの接続

  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。

• Cloud TPU VM ユーザーガイド

  Cloud TPU VM を使用するための Google Cloud プロジェクトの設定方法について説明します。

• PyTorch XLA ユーザーガイド

  PyTorch / XLA を使用して ML ワークロードを実行する方法について説明します。

• 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。

• TPU Pod スライスでの JAX コードの実行

  TPU Pod スライスで JAX コードを実行する方法の概要。

• 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。

• TPU の管理

  Cloud TPU の設定やノードの削除をステップバイステップで行います。

• Cloud TPU ツールの使用

  TensorBoard とコマンドライン ツールを使用して Cloud TPU とモデル トレーニングをモニタリングします。

• 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。

• TensorBoard の設定

  トレーニング アプリケーションの出力とパフォーマンスを可視化してモニタリングするように TensorBoard を設定します。

• Stackdriver による Cloud TPU のモニタリング

  Stackdriver による Cloud TPU のモニタリングログを表示し、Cloud TPU ランタイム・バイナリのログベースの指標の作成をサポートします。ログ指標に基づいてダッシュボードとアラートを作成するためのツールを提供します。

• ImageNet データセットの準備

  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。

• COCO データセットの準備

  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。

• TPU と GKE の使用

  Google Kubernetes Engine を使用した Cloud TPU の設定のガイド。

• 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。

• Cloud TPU 監査ログ

  Cloud TPU 監査ログのアクセス方法と使用方法。

• Cloud TPU のバージョンの切り替え

  Cloud TPU 上のソフトウェア バージョンの切り替え方法。

• 共有 VPC ネットワーク

  集中管理された共有 VPC ネットワークを使用する Cloud TPU を設定する方法。