¿Sabías que puedes aumentar significativamente la velocidad de entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo en Kaggle agregando una GPU? Las pruebas muestran que los usuarios pueden disfrutar de un rendimientohasta 13 veces más rápidoal entrenar un modelo en comparación con el uso de unagran CPU, y no es tan difícil agregar una tarjeta gráfica a tu proyecto de Kaggle existente. De hecho, Kaggle proporciona acceso gratuito a tarjetas Nvidia diseñadas específicamente para fines de aprendizaje automático (ML). En esta guía, te mostraremos cómo aprovecharlas.
¿Qué es Kaggle?
Si eres nuevo en Kaggle, es esencialmente una comunidad en línea para aquellos interesados en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Sin embargo, lo que la hace realmente especial son sus recursos. Además de una documentación increíble que te ayudará a aprender todo, desde programación en Python hasta la creación de redes neuronales, también ofrece una plataforma en línea para experimentar y entrenar modelos de aprendizaje automático.
Lo que necesitas saber sobre el uso de una GPU en Kaggle
Si bien muchos de nosotros gastamos nuestro dinero duramente ganado en unaGPU potentepara lograr más cuadros en los juegos más recientes, no es solo para eso que son buenas. En los últimos años, inclusolas tarjetas gráficas económicasse han vuelto valiosas para quienes crean y entrenan modelos de ML. Pueden ser enormemente beneficiosas, tanto que Kaggle ha invertido enpotentes tarjetas Nvidiasolo para brindarles a sus usuarios un rendimiento mejorado. Puede usar una de forma gratuita durante hasta 30 horas a la semana y habilitarla es simple. Sin embargo, antes de sumergirse, hay algunas cosas que debe saber.
Como Kaggle describeen su documentación oficial, el uso de la GPU solo es realmente útil para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Otros flujos de trabajo no suelen beneficiarse de la potencia de la GPU. Teniendo esto en cuenta, los usuarios deben administrar el uso de la GPU de manera inteligente. Encienda una GPU solo cuando realmente la necesite y asegúrese de apagarla cuando no la necesite.
Cómo agregar una GPU en Kaggle
¿Está listo para aprovechar el aumento de rendimiento que puede proporcionar el uso de una GPU en Kaggle? A continuación, le indicamos cómo habilitar una:
- Abra su proyecto en Kaggle o cree uno nuevo.
- Haga clic en lostres puntosen la parte superior del cuaderno o busque lasopciones del cuadernoen la barra lateral de la derecha.
- EnAcelerador, seleccione la GPU proporcionada por Kaggle que desea utilizar.
- Comience su sesión normalmente.
Debajo del menúAceleradorenlas opciones de Notebook, verás tu cuota de GPU. Te indica cuántas horas de GPU has usado durante la semana actual para que puedas administrar tu tiempo de manera efectiva. Recuerda deshabilitar el uso de GPU cuando no lo necesites o seleccionarNingunocomo Acelerador para los proyectos que no se beneficiarán de uno.
Reflexiones finales sobre el uso de una GPU en Kaggle
Agregar una GPU a tus flujos de trabajo de Kaggle puede generar mejoras significativas en el rendimiento, pero el aumento exacto de velocidad que verás puede variar ampliamente. La arquitectura del modelo, el tamaño del lote, la complejidad del flujo de entrada y otros factores influyen en la forma en que el uso de la GPU puede afectar tu proyecto.
Dado que Kaggle ofrece el uso gratuito de la GPU y que es muy fácil habilitarla, no hay problema en probarla para ver qué diferencia hace. Pero recuerda que existe un límite en cuanto al tiempo que puedes mantener en funcionamiento una GPU, así que usa su potencia de forma inteligente.