🚀 Train Model with GPU - तेज़ Deep Learning Training (हिंदी में)
Deep Learning models को train करना बहुत computation-heavy होता है। GPU (Graphics Processing Unit) की मदद से यह process कई गुना तेज़ हो जाता है।
🔹 GPU क्या है?
GPU एक प्रकार का processor होता है जो parallel computing में master होता है। Deep Learning models में हजारों matrix operations होते हैं जिन्हें GPU बहुत efficiently handle करता है।
- Image processing और neural networks के लिए optimized होता है।
- Training time को drastic रूप से reduce करता है।
- NVIDIA के CUDA cores deep learning में industry-standard हैं।
🔸 TensorFlow में GPU Enable करना
अगर आपके system में NVIDIA GPU और CUDA properly installed है, तो TensorFlow GPU को automatic use कर लेता है।
import tensorflow as tf
print("GPU Available:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
अगर output में GPU दिखता है, तो model GPU पर train होगा।
💻 Free में GPU: Google Colab
अगर आपके पास dedicated GPU system नहीं है, तो Google Colab एक free cloud-based Jupyter notebook environment है जहाँ आप GPU access कर सकते हैं।
- Runtime > Change runtime type > Select "GPU"
- Free और बिना किसी setup के ready-to-use
📊 CPU vs GPU Comparison
| Feature | CPU | GPU |
|---|---|---|
| Processing | Serial | Parallel |
| Speed | Slow | Fast |
| Training Time | Hours | Minutes |
| Cost | Lower | Higher |
✅ निष्कर्ष
Deep Learning models को तेजी से train करने के लिए GPU का उपयोग एक game-changer है। Beginners Google Colab जैसे platforms से शुरुआत कर सकते हैं।
🚀 अगले ब्लॉग में: Natural Language Basics (Hindi में)