PyTorch ile Batch Processing ve MPS Kullanarak Derin Öğrenme Modeli Eğitimi [Bölüm 35]

Sıfırdan GPT serimizin bu heyecan verici bölümüne hoş geldiniz! 🚀
Bu derste, yapay zeka model eğitim süreçlerimizi dramatik bir şekilde hızlandırıyoruz. Önceki bölümde CPU üzerinde tek tek veri işlerken saatler süren eğitimleri, bu videoda Batch Processing (Yığın İşleme) ve Apple Silicon'un gücü (MPS) ile saniyelere indiriyoruz!

Bu videoda neler öğreneceksiniz?
🔹 Batch Processing Nedir? Modelimizi tek tek yerine gruplar halinde nasıl daha verimli eğitebiliriz?
🔹 CPU vs. MPS (GPU): Geleneksel CPU ile Apple Silicon (M1/M2/M3) arasındaki devasa performans farkını canlı örneklerle görün.
🔹 PyTorch DataLoader Kullanımı: Veri setimizi verimli bir şekilde gruplara ayırmak ve modele sunmak için DataLoader nasıl kullanılır?
🔹 Kod Optimizasyonu: Model eğitim döngüsünü (training loop) yığın işlemeye ve donanım hızlandırmaya uygun hale getirmek için gerekli kod değişiklikleri.
🔹 Performans Testi: V1 (CPU) ve V2 (MPS + Batch) kodlarımız arasındaki hız farkını kronometre tutarak ölçüyoruz. Sonuçlar sizi şaşırtacak!

Bu video, derin öğrenme projelerinizde bekleme sürelerini kısaltmak ve çok daha hızlı deneyler yapmak için kritik teknikleri içeriyor. Eğer siz de model eğitimlerinizin uzun sürmesinden şikayetçiyseniz, bu bölümü kaçırmayın!

📥 Kurs linki ve kaynaklar için: https://github.com/malibayram/llm-from-scratch

#YapayZeka #DerinÖğrenme #PyTorch #Python #SıfırdanGPT #BatchProcessing #GPU #AppleSilicon #MPS #Kodlama

Видео PyTorch ile Batch Processing ve MPS Kullanarak Derin Öğrenme Modeli Eğitimi [Bölüm 35] канала M. Ali Bayram