ഒരു ശനിയാഴ്ച രാവിലെ PyTorch പഠിക്കാൻ ശ്രമിച്ചിട്ട് തിങ്കളാഴ്ച എപ്പോഴോ ശ്വാസമെടുക്കാൻ വന്ന അനുഭവം ഉണ്ടായിട്ടുണ്ടോ? എനിക്കും ഉണ്ടായിട്ടുണ്ട്. നിങ്ങൾ ഒരു ട്യൂട്ടോറിയൽ തുറക്കുന്നു, അത് വീണ്ടും പത്ത് ട്യൂട്ടോറിയലുകളിലേക്ക് വഴി തുറക്കുന്നു, പെട്ടെന്ന് നിങ്ങൾ തീ കത്തുന്ന ബൗളിംഗ് പിന്നുകൾ പോലെ ടെൻസറുകൾ എറിഞ്ഞ് കളിക്കുന്നു, അപ്പോഴൊരാൾ ബാൽക്കണിയിൽ നിന്ന് “autograd” എന്ന് വിളിച്ചു പറയുന്നു.
സന്തോഷകരമായ വാർത്തയെന്തെന്നാൽ, നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാ ട്യൂട്ടോറിയലുകളും ആവശ്യമില്ല—നിങ്ങൾ എവിടെയാണെന്നും നിങ്ങൾ എന്താണ് നിർമ്മിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെന്നും അനുസരിച്ചുള്ള ശരിയായ ട്യൂട്ടോറിയലുകളാണ് നിങ്ങൾക്ക് വേണ്ടത്. ഇന്ന്, മികച്ച PyTorch ട്യൂട്ടോറിയലുകളിലൂടെ (അവ എങ്ങനെ ജോടിയാക്കാമെന്നും) ഞാൻ നിങ്ങളെ നയിക്കാം, അതുവഴി നിങ്ങളുടെ തലച്ചോറ് “എന്താണ് ടെൻസർ?” എന്ന ചോദ്യത്തിൽ നിന്ന് “ഞാനൊരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചു, അത് ശരിക്കും പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ട്” എന്നതിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മാറും.
ഇവിടെ നമ്മൾ ചെയ്യുന്നത് ഒരു മത്സരമല്ല; ഇതൊരു പ്രായോഗിക പ്ലേബുക്കാണ്. ഞാൻ മികച്ച PyTorch ട്യൂട്ടോറിയലുകളെ നിങ്ങളുടെ വൈദഗ്ധ്യ നില അനുസരിച്ച് തരംതിരിക്കും, ഓരോന്നിന്റെയും പ്രത്യേകതകൾ എന്തൊക്കെയാണെന്ന് പറയാം, എവിടെയൊക്കെയാണ് നിങ്ങൾക്ക് തെറ്റുകൾ സംഭവിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ളതെന്നും എങ്ങനെ അവയെ സംയോജിപ്പിക്കാമെന്നും വിശദമാക്കാം. നമ്മൾ ഒരു AI ടൂൾ യുഗത്തിലാണ് ജീവിക്കുന്നത് എന്നതുകൊണ്ട് തന്നെ Sider.AI പോലുള്ള ഒരു അസിസ്റ്റന്റ് ട്യൂട്ടോറിയൽ സമയം എങ്ങനെ “ഇത് ശരിക്കും പ്രവർത്തിക്കുന്നു” എന്നാക്കി മാറ്റാൻ സഹായിക്കുമെന്നും ഞാൻ കാണിച്ചുതരാം—പ്രത്യേകിച്ച് നിങ്ങൾ മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത സോഴ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള കോഡുകൾ ഒട്ടിക്കുമ്പോളും നിങ്ങളുടെ GPU കിതക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോളും. നമുക്ക് തുടങ്ങാം.
നിങ്ങൾ ആരാണ് (നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ട്യൂട്ടോറിയൽ)
- നിങ്ങളൊരു തുടക്കക്കാരനാണ്: നിങ്ങൾക്ക് ലളിതമായ ഭാഷയും എളുപ്പത്തിൽ ചെയ്തു തീർക്കാവുന്ന കാര്യങ്ങളും ഒരു വഴികാട്ടിയുമൊക്കെ വേണം. നിങ്ങൾ ടെൻസറുകളെക്കുറിച്ച് കേട്ടിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ അത് kombucha-യെക്കുറിച്ച് കേട്ടത് പോലെയാണ്—ഒരുതരം നിഗൂഢമായ, ഒരുപക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് നല്ലതായേക്കാവുന്ന ഒന്ന്.
- നിങ്ങൾ ഇതിനുമുമ്പ് കുറച്ച് ML ചെയ്തിട്ടുണ്ട്: PyTorch ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പുകൾ എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് അറിയുവാനും ചിത്രങ്ങൾ, ടെക്സ്റ്റ്, ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഉദാഹരണങ്ങളും നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുണ്ട്.
- നിങ്ങൾ എന്തെങ്കിലും പുറത്തിറക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയാണ്: മികച്ച രീതികൾ, പ്രകടനത്തിനുള്ള നുറുങ്ങുകൾ, വിന്യാസത്തിനുള്ള എളുപ്പവഴികൾ എന്നിവ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു—അതിനായി നിങ്ങളുടെ വാരാന്ത്യം മുഴുവൻ കളയേണ്ടിയും വരരുത്.
ഔദ്യോഗിക PyTorch ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ: നിങ്ങളുടെ വിശ്വസ്ത компас
മറ്റൊന്നും ഓർത്തില്ലെങ്കിലും ഇത് ഓർക്കുക: ഔദ്യോഗിക PyTorch ട്യൂട്ടോറിയലുകളാണ് ഏറ്റവും പുതിയ വിവരങ്ങളുള്ളത്. ഇത് നിർമ്മിക്കുന്ന ആളുകൾ തന്നെയാണ് എഴുതുന്നത്, അതിനാൽ നിങ്ങൾ പകർത്തുന്ന കോഡ് സാധാരണയായി പ്രശ്നങ്ങളില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കും. Quickstart-ൽ നിന്നും “Learn the Basics” എന്നതിൽ നിന്നും തുടങ്ങി വിഷൻ, ഓഡിയോ, ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ട്രെയിനിംഗ്, മോഡൽ/എക്സ്പോർട്ട് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിഷയങ്ങളിലേക്ക് പോകുക. ഇതിന്റെ ഘടന കൃത്യമാണ്, ഉദാഹരണങ്ങൾ അധികം വലിച്ചു നീട്ടുന്നില്ല, PyTorch-ൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുമ്പോൾ (വരുത്തും), ഈ പേജുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാറുണ്ട്. PyTorch-നെക്കുറിച്ച് ഗൗരവമായി പഠിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതൊരാൾക്കും, ഔദ്യോഗിക ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ ബുക്ക്മാർക്ക് ചെയ്യുന്നത് അടുക്കളയിൽ ഒരു ടോർച്ച് ലൈറ്റ് സൂക്ഷിക്കുന്നത് പോലെയാണ്—നിങ്ങൾ അത് ഉപയോഗിക്കും, പലപ്പോഴും.
ഇനി, ഒരു ചെറിയ യാഥാർത്ഥ്യ ബോധം. ഔദ്യോഗിക രേഖകൾ കൃത്യതയ്ക്ക് മികച്ചതാണ്—പക്ഷേ ചില സമയങ്ങളിൽ അവ ഒരു പ്രോത്സാഹനത്തേക്കാൾ കൂടുതൽ ഒരു വിജ്ഞാനകോശമായി തോന്നിയേക്കാം. കാര്യങ്ങൾ എന്തുകൊണ്ട് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു ഗൈഡിന്റെ സഹായത്തോടെ പഠിക്കാനാണ് നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമെങ്കിൽ, താഴെ കൊടുത്തരിക്കുന്ന ഇൻസ്ട്രക്ടർ നയിക്കുന്ന ട്യൂട്ടോറിയലുകളുമായി ചേർന്ന് പഠിക്കുക.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള എളുപ്പവഴികൾ (ഒന്നുമറിയാത്ത അവസ്ഥയിൽ നിന്ന് ആദ്യ മോഡലിലേക്ക്)
- PyTorch Quickstart + Learn the Basics (ഔദ്യോഗിക)
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: വ്യക്തവും സംക്ഷിപ്തവുമാണ്. “backpropagation” എന്ന് പറയുന്നതിലും വേഗത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് ടെൻസറുകൾ, ഓട്ടോഗ്രാഡ്, മൊഡ്യൂളുകൾ, അടിസ്ഥാന ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പ് എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: ചില ആശയങ്ങൾ പെട്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ടാവാം. ഒരു ആശയം വ്യക്തമല്ലാത്തതായി തോന്നുകയാണെങ്കിൽ, അത് ബുക്ക്മാർക്ക് ചെയ്ത് മുന്നോട്ട് പോകുക; നിങ്ങൾക്ക് പിന്നീട് തിരിച്ചുവരാം.
- Daniel Bourke-യുടെ “PyTorch 101” വീഡിയോ walkthrough
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: വളരെ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും പ്രായോഗികവുമാണ്. തിയറിയുടെ പിന്നാലെ പോകാതെ ഡാറ്റാ ലോഡറുകൾ, ഡിവൈസ് പ്ലേസ്മെന്റ്, ട്രെയിനിംഗ് ലൂപ്പുകൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾ അദ്ദേഹം വിശദീകരിക്കുന്നു.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: പ്രചോദനം നൽകുന്നതിനും കാര്യങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും വീഡിയോ മികച്ചതാണ്, പക്ഷേ ഇത് ഒരു റഫറൻസ് മാനുവലല്ല. കോപ്പി/പേസ്റ്റ് ചെയ്യാനായി ഔദ്യോഗിക ടെക്സ്റ്റ് ട്യൂട്ടോറിയലുകളുമായി ചേർത്ത് പഠിക്കുക.
- ക്രമീകൃതമായ, ആഴ്ചതോറുമുള്ള PyTorch പ്ലാൻ
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: നിങ്ങളുടെ പഠന രീതിക്ക് ഒരു സിലബസും സമയപരിധിയുമൊക്കെ ആവശ്യമാണെങ്കിൽ, ഒരു ഗൈഡഡ് “8-ആഴ്ചത്തെ സ്ക്രാച്ച്” പ്ലാൻ ഒരു കുന്നിൻ മുകളിലേക്ക് സ്ഥിരമായി നടന്നു കയറാനും കുഴപ്പങ്ങളില്ലാതെ പഠിക്കാനും സഹായിക്കും.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: നിങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പഠിക്കുകയാണെങ്കിൽ ഈ ചിട്ടയായ രീതി പിന്തുടരുന്നത് മടുപ്പുളവാക്കിയേക്കാം. അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ മുന്നോട്ട് പോകുന്നത് പരിഗണിക്കാവുന്നതാണ്.
ഇതാ നിങ്ങൾക്കുള്ള “രണ്ടു മണിക്കൂർ വിജയ ലാപ്ടോപ്പ്” രീതി: ഒരു മോഡൽ ട്രെയിൻ ചെയ്യിപ്പിക്കാനായി ഔദ്യോഗിക Quickstart ചെയ്യുക, തുടർന്ന് Daniel-ൻ്റെ തുടക്കക്കാർക്കായുള്ള വീഡിയോയിലെ 20–30 മിനിറ്റ് ഭാഗം കാണുക. ഒരു നല്ല മാനസിക മാതൃകയും അതിനനുസരിച്ചുള്ള കോഡുമായി നിങ്ങൾക്ക് ആ സെഷൻ അവസാനിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
പ്രായോഗികമായ ഇന്റർമീഡിയറ്റ് തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ (വിഷൻ, NLP, കളിപ്പാട്ടം പോലെയുള്ള പ്രോജക്ടുകൾ കളിപ്പാട്ടമല്ലാതാവുന്നത്)
- PyTorch വിഷൻ ട്യൂട്ടോറിയലുകളും എക്കോസിസ്റ്റം ഗൈഡുകളും (ഔദ്യോഗിക)
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: നിങ്ങൾക്ക് PyTorch-ൻ്റെ ലൈബ്രറികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണം (TorchVision ഉപയോഗിച്ച്), ടെക്സ്റ്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, ഓഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ ലഭിക്കും. ഒരു ResNet ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുമ്പോളോ ട്രാൻസ്ഫോമുകളിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുമ്പോളോ ഇത് വളരെ സഹായകമാകും.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: മറ്റു കാര്യങ്ങളിലേക്ക് വഴി തെറ്റിപ്പോകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മികച്ച ഓഗ്മെൻ്റേഷൻ പൈപ്പ്ലൈൻ വേണമെന്നുണ്ടായിരിക്കാം, പക്ഷേ നിങ്ങൾ എത്തിച്ചേരുന്നത് ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ട്രെയിനിംഗിൽ ആയിരിക്കും. അതുകൊണ്ട് അൽപ്പം ശ്രദ്ധിച്ച് മുന്നോട്ട് പോകുക.
- 2025-ലേക്കുള്ള ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത കമ്മ്യൂണിറ്റി ത്രെഡുകൾ
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: കമ്മ്യൂണിറ്റി ക്യൂറേഷൻ ഇപ്പോൾ പഠിതാക്കളെ എന്താണ് സഹായിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങളോട് പറയുന്നു—വേഗത്തിലുള്ള intuഷൻ, ഉത്തരവാദിത്തത്തിനായുള്ള ചിട്ടയായ കോഴ്സുകൾ, എന്തൊക്കെ ഒഴിവാക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു റെസ്റ്റോറന്റിലെ “പ്രാദേശികർക്ക് മാത്രം” എന്ന ലിസ്റ്റ് പോലെയാണ്.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: ഒരാൾക്ക് “ഗംഭീരം” എന്ന് തോന്നുന്നത് മറ്റൊരാൾക്ക് “ശരാശരി” ആയി തോന്നാം. ഈ ത്രെഡുകളെ ഒരു മെനുവായി മാത്രം കാണുക, അല്ലാതെ ഒരു നിർബന്ധമായി കണക്കാക്കരുത്.
- കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനായി YouTube പ്ലേലിസ്റ്റുകൾ
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: ചില ക്രിയേറ്റർമാർ PyTorch-നെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് പോകുന്ന പ്ലേലിസ്റ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കാറുണ്ട്—കസ്റ്റം ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ, മോഡലുകൾ സേവ് ചെയ്യുകയും ലോഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക, അളവുകൾ, യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള ഡീബഗ്ഗിംഗ് എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. അത്താഴം ഉണ്ടാക്കുമ്പോൾ പഠിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് ഇത് തിരഞ്ഞെടുക്കാവുന്നതാണ്.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: പ്ലേലിസ്റ്റുകൾ കാലഹരണപ്പെട്ടതോ പഴയതോ ആകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. കോഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രസിദ്ധീകരിച്ച തീയതിയും കമന്റുകളും പരിശോധിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ ഇന്റർമീഡിയറ്റ് “വാരാന്ത്യ പ്രോജക്റ്റ്” മെനു: ഒരു വ്യക്തിഗത ഡാറ്റാ സെറ്റിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നൽകിയ മോഡലിനെ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുക. ഒരു TorchVision ട്യൂട്ടോറിയലിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച്, ഒരു ചെറിയ കസ്റ്റം ഡാറ്റാ സെറ്റ് ചേർത്ത്, ഒരു പ്രൊഫഷണലിനെപ്പോലെ അളവുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുക. അപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് അതിനെക്കുറിച്ച് അഭിമാനിക്കാൻ കഴിയും—അതുപോലെ മോഡൽ തെറ്റായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ അത് എങ്ങനെ ശരിയാക്കാമെന്നും പഠിക്കാം.
വിപുലമായതും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയുള്ളതുമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ (വേഗത, സ്കെയിൽ, സുബോധം)
- ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ്, പ്രകടന ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ (ഔദ്യോഗിക)
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റ് സിംഗിൾ-GPU ട്രെയിനിംഗിൽ പരിഹസിക്കുമ്പോൾ, ഔദ്യോഗിക ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ട്യൂട്ടോറിയലുകളും പ്രകടന ടിപ്പുകളും നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. DDP മുതൽ മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ വരെ, “കുറഞ്ഞ കാത്തിരിപ്പ്, കൂടുതൽ ആവർത്തനം” എന്നതിലേക്കുള്ള ഏറ്റവും വേഗമേറിയ മാർഗ്ഗമാണിത്.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: ഡ്രൈവർമാർ, CUDA, PyTorch പതിപ്പുകൾ എന്നിവ തമ്മിൽ പ്രശ്നങ്ങളുണ്ടാവാം. അതുകൊണ്ട് കുറിച്ചുവെക്കുക. ഭാവിയിൽ ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ഉപകാരപ്രദമാകും.
- പുതിയ ചട്ടക്കൂടുകളും സെർവിംഗ് സ്റ്റാക്കുകളും
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: നിങ്ങൾ മോഡലുകൾ സെർവ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ആധുനിക സ്റ്റാക്കുകൾക്ക് നിങ്ങളുടെ ഗ്ലൂ കോഡിന്റെ അളവ് പകുതിയായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. PyTorch എങ്ങനെയാണ് വിന്യാസ ചട്ടക്കൂടുകളിലേക്ക് കണക്ട് ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുന്നത് പിന്നീട് ഉണ്ടാകാവുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കും.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: തിളങ്ങുന്ന വസ്തു സിൻഡ്രോം. അഞ്ചെണ്ണം പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു സെർവിംഗ് പാത്ത് നന്നായി ചെയ്തുനോക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ ലാബ് നോട്ട്ബുക്ക് പ്രധാനമാണ്
- ഇതെന്തുകൊണ്ട് മികച്ചതാണ്: നിങ്ങൾ എത്രത്തോളം മുന്നോട്ട് പോകുന്നുവോ അത്രത്തോളം നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കുറിപ്പുകൾ ഏതൊരു ട്യൂട്ടോറിയലിനേക്കാളും മികച്ചതായിരിക്കും. ഡാറ്റാ പതിപ്പുകൾ, സീഡുകൾ, നിങ്ങൾ പുലർച്ചെ 1:13-ന് പരിഹരിച്ച പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തുക. ഇത് നിങ്ങളുടെ പുരോഗതിക്ക് സഹായകമാകും.
- ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ: എല്ലാം ഓർമ്മയുണ്ടാകും എന്ന് കരുതരുത്. നിങ്ങൾ ഓർമ്മിക്കില്ല.
മുങ്ങിപ്പോകാതെ ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ എങ്ങനെ അടുക്കാം
നിങ്ങളുടെ സമയം ലാഭിക്കുന്ന ഒരു മൂന്ന്-ഘട്ട പദ്ധതി ഇതാ:
- ഘട്ടം 1: ആശയം + പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന കോഡ്. ഒരു ഔദ്യോഗിക ട്യൂട്ടോറിയൽ ചെയ്യുക. അത് അതേപടി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാനും സാധൂകരിക്കാനും സംരക്ഷിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
- ഘട്ടം 2: ഇൻസ്ട്രക്ടറുടെ സഹായം. കോഡിന്റെ ഘടനയ്ക്ക് പിന്നിലെ “എന്തുകൊണ്ട്” എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു ചെറിയ വീഡിയോ കാണുക.
- ഘട്ടം 3: വ്യക്തിപരമായ മാറ്റങ്ങൾ. ഓരോ തവണയും ഓരോ വേരിയബിളുകൾ മാറ്റുക—നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റ്, നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ഹെഡ്, നിങ്ങളുടെ ലേണിംഗ് റേറ്റ്. എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. അപ്പോഴാണ് PyTorch ഒരു ശീലമായി മാറുന്നത്.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള പൊതുവായ കെണികൾ (വേഗത്തിൽ രക്ഷപ്പെടാനുള്ള വഴികൾ)
- കെണി: തെറ്റായ ഉപകരണത്തിലെ ടെൻസറുകൾ (CPU vs. GPU). രക്ഷപ്പെടാനുള്ള വഴി: ഉപകരണം ഒരു തവണ സജ്ജമാക്കുക (ലഭ്യമാണെങ്കിൽ device = "cuda"). എല്ലായ്പ്പോഴും ഇൻപുട്ടുകളും മോഡലുകളും ഒരേ ഉപകരണത്തിലേക്ക് മാറ്റുക.
- കെണി: ആകൃതിയിലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ.
രക്ഷപ്പെടാനുള്ള വഴി: നേരത്തെ തന്നെ ആകൃതികൾ പ്രിന്റ് ചെയ്യുക. assert x.shape == expected. ഒരു മണിക്കൂർ ലാഭിക്കാം.
- കെണി: ലേണിംഗ് റേറ്റ്.
രക്ഷപ്പെടാനുള്ള വഴി: യാഥാസ്ഥിതികമായി ആരംഭിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, Adam-ന് 1e-3). നിങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാന ലൂപ്പ് സ്ഥിരമായ ശേഷം മാത്രം ഒരു ഷെഡ്യൂളർ ഉപയോഗിക്കുക.
- കെണി: മനസ്സിലാക്കാതെ കോഡ് കോപ്പി-പേസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നത്.
രക്ഷപ്പെടാനുള്ള വഴി: നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ലൂപ്പ് സ്വയം എഴുതുക. അതിനുശേഷം abstraction-ലേക്ക് മാറുക. ബാക്കിയുള്ള ജീവിതത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് വേഗത്തിൽ ഡീബഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
വേഗത്തിലുള്ള, PyTorch പരിശീലന ലൂപ്പ് (ചെറിയ ഗൈഡ്)
- ഡാറ്റാ സെറ്റും ഡാറ്റാ ലോഡറും നിർമ്മിക്കുക: ഒരു Dataset ക്ലാസ് ഉണ്ടാക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഒന്ന് ഉപയോഗിക്കുക. batch_size, shuffle എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് DataLoader-ൽ പൊതിയുക.
- മോഡൽ നിർവ്വചിക്കുക: ലളിതമായി തുടങ്ങുക—nn.Sequential അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ചെറിയ nn.Module subclass.
- നഷ്ടവും ഒപ്റ്റിമൈസറും തിരഞ്ഞെടുക്കുക: CrossEntropyLoss-ഉം Adam-ഉം തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച കോമ്പിനേഷനാണ്.
- പരിശീലന ലൂപ്പ്: ഓരോ ബാച്ചിനും, zero_grad, forward, compute loss, backward, step.
- സാധൂകരണം: grads ഓഫ് ചെയ്യുക (torch.no_grad), ഒരു ഹെൽഡ്-ഔട്ട് സെറ്റിൽ വിലയിരുത്തുക, അളവുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുക.
- സംരക്ഷിക്കുക: torch.save(model.state_dict, "model.pth").
ആ skeleton നിങ്ങളെ നിങ്ങൾ വിചാരിക്കുന്നതിലും കൂടുതൽ ദൂരം കൊണ്ടുപോകും.
Sider.AI എവിടെയാണ് ശരിക്കും സഹായിക്കുന്നത് ഇതൊരു അത്ഭുതമാണ്: Sider.AI പഠിക്കുമ്പോൾ ഒരു സഹായിയായി ഉപയോഗിക്കാം. ട്യൂട്ടോറിയലുകൾക്ക് പകരമായി ഇതിനെ കാണേണ്ടതില്ല—വിരസമായ ഭാഗങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഔദ്യോഗിക ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ നിന്നും YouTube വീഡിയോയിൽ നിന്നും കോഡ് എടുത്ത് പേസ്റ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, API-കളിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും, മനസ്സിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള എറർ മെസ്സേജുകൾ ലളിതമായ ഭാഷയിൽ വിശദീകരിക്കാനും, പ്രോജക്റ്റ് മുഴുവൻ മാറ്റിയെഴുതുന്നതിന് പകരം ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനും Sider സഹായിക്കും. രണ്ട് കോഡുകൾ തമ്മിലുള്ള മാറ്റങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യാനും ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. നിങ്ങൾ കോഡുകൾക്കിടയിൽ കുടുങ്ങിപ്പോകുമ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗിച്ച് നോക്കു—ഇത് നിങ്ങളെ ഫോറം പോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകാതെ പഠനം എളുപ്പമാക്കുന്നു. ഒരു പഠന രീതി (4 ആഴ്ച, പാർട്ട് ടൈം)
- ആഴ്ച 1: അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ
- ഔദ്യോഗിക Quickstart-ഉം Learn the Basics-ഉം ചെയ്യുക.
- PyTorch-നെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വീഡിയോ 60 മിനിറ്റ് കാണുക.
- ചെറിയ പ്രോജക്റ്റ്: ടാബുലാർ ഡാറ്റയിൽ ഒരു ചെറിയ MLP പരിശീലിപ്പിക്കുക.
- ആഴ്ച 2: വിഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ്, നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടം
- നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത ഡൊമെയ്നിലെ ഒരു ഔദ്യോഗിക ട്യൂട്ടോറിയൽ പിന്തുടരുക.
- നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ് ചേർക്കുക. കൃത്യതയും നഷ്ടവും രേഖപ്പെടുത്തുക.
- ചെറിയ പ്രോജക്റ്റ്: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നൽകിയ മോഡലിനെ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുക.
- ആഴ്ച 3: കൂടുതൽ മികച്ചതാക്കുക
- സാധൂകരണം, ചെക്ക്പോയിന്റുകൾ, നേരത്തെയുള്ള സ്റ്റോപ്പിംഗ് എന്നിവ ചേർക്കുക.
- ഒരു നോട്ട്ബുക്കിലോ ലളിതമായ ലോഗറിലോ പരീക്ഷണങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
- ചെറിയ പ്രോജക്റ്റ്: രണ്ട് ഓഗ്മെൻ്റേഷൻ രീതികൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക; അതിൽ മികച്ചത് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- ആഴ്ച 4: സ്കെയിൽ ചെയ്ത് പങ്കിടുക
- മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ പരീക്ഷിച്ച് വേഗത അളക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ ഇൻഫെറൻസിനായി പാക്കേജ് ചെയ്ത് കുറച്ച് സാമ്പിളുകളിൽ പരീക്ഷിക്കുക.
- ചെറിയ പ്രോജക്റ്റ്: ഒരു പ്രാദേശിക ഡെമോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക (CLI അല്ലെങ്കിൽ ചെറിയ വെബ് UI). ഒരു സുഹൃത്തിനെ കാണിക്കുക.
ഒരു “മികച്ച” PyTorch ട്യൂട്ടോറിയലിനെ സമയം കളയുന്നതിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാം
- കുറഞ്ഞ സജ്ജീകരണത്തിൽ ഇത് ആദ്യം മുതൽ അവസാനം വരെ പ്രവർത്തിക്കും.
- എന്തുകൊണ്ടാണ് ഈ രീതി തിരഞ്ഞെടുത്തതെന്ന് ഇത് വിശദീകരിക്കുന്നു (വെറുതെ കോപ്പി-പേസ്റ്റ് ചെയ്യാനല്ല പറയുന്നത്).
- പരിശീലന ഡാറ്റ മാത്രം ഉപയോഗിക്കാതെ എങ്ങനെ ഫലങ്ങൾ സാധൂകരിക്കാമെന്ന് ഇത് കാണിച്ചുതരുന്നു.
- ഉപകരണത്തിന്റെ സ്ഥാനം, ഡാറ്റാ ടൈപ്പ് പ്രശ്നങ്ങൾ, സേവ് ചെയ്യുമ്പോളും ലോഡ് ചെയ്യുമ്പോളുമുള്ള കാര്യങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് പറയുന്നു.
- ഇത് അടുത്തിടെ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്തതായിരിക്കണം (PyTorch മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു; ട്യൂട്ടോറിയലും മാറണം).
fast.ai, Hugging Face എന്നിവയെക്കുറിച്ച്?
- fast.ai: പഠിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള കാര്യങ്ങൾ ആദ്യം പഠിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നവർക്ക് നല്ലതാണ്. നിങ്ങൾ വേഗത്തിൽ മികച്ച മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും അതിനുശേഷം അതിന്റെ പിന്നിലുള്ള കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുകയും ചെയ്യും. നിങ്ങൾ ചെയ്തു പഠിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ഒരാളാണെങ്കിൽ, ഇത് ഔദ്യോഗിക PyTorch പഠനത്തിന് നല്ലൊരു കൂട്ടിച്ചേർക്കലാണ്.
- Hugging Face: നിങ്ങൾക്ക് ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിൽ താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, അവരുടെ രേഖകളും ഉദാഹരണങ്ങളും ഒരു നിധിയാണ്. മോഡലുകളിലും ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് PyTorch ഉപയോഗിക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.
- CS231n പോലുള്ള കോഴ്സുകൾ വിഷൻ മോഡലുകളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്ന രീതിക്ക് ഇപ്പോഴും ഒരു രൂപം നൽകുന്നുണ്ട്. ആധുനിക PyTorch ഉപയോഗിച്ച് പഠിക്കാൻ, പുതിയ ട്യൂട്ടോറിയലുകളുമായി ചേർന്ന് പഠിക്കുക, അപ്പോൾ കോഡുകൾ ഇന്നത്തെ API-കളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതായിരിക്കും.
ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്: നിങ്ങളുടെ മോഡൽ പ്രവർത്തിക്കാതിരിക്കുമ്പോൾ
- ലക്ഷണങ്ങൾ: നഷ്ടം കുറയുന്നില്ല; കൃത്യത ഒരേപോലെ നിൽക്കുന്നു.
പരിഹാരം: ലേണിംഗ് റേറ്റ് കുറയ്ക്കുക. നിങ്ങളുടെ ലേബലുകളും പ്രീപ്രോസസ്സിംഗും പരിശോധിക്കുക. പൈപ്പ്ലൈൻ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കുക.
- ലക്ഷണങ്ങൾ: CUDA മെമ്മറി തീർന്നു.
പരിഹാരം: ബാച്ച് സൈസ് കുറയ്ക്കുക. മിക്സഡ് പ്രിസിഷൻ ഉപയോഗിക്കുക. ഓരോ റണ്ണിനുമിടയിൽ കാഷെകൾ ക്ലിയർ ചെയ്യുക.
- ലക്ഷണങ്ങൾ: ഇൻഫെറൻസ് വേഗത കുറവാണ്.
പരിഹാരം: eval മോഡിലേക്ക് മാറുക, torch.no_grad ഉപയോഗിക്കുക, വേഗത്തിലാക്കാൻ TorchScript അല്ലെങ്കിൽ എക്സ്പോർട്ട് പാതകൾ പരിഗണിക്കുക.
- ലക്ഷണങ്ങൾ: പരിശീലനം நிலையாக இல்லை.
പരിഹാരം: ഇൻപുട്ടുകൾ സാധാരണ നിലയിലാക്കുക, വെയ്റ്റ് ഡികെ പരീക്ഷിക്കുക, ഗ്രാഡിയന്റ് നോമുകൾ രേഖപ്പെടുത്തി പ്രശ്നങ്ങൾ നേരത്തേ കണ്ടെത്തുക.
നിങ്ങളുടെ വ്യക്തിപരമായ “മികച്ച ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ”
- നിങ്ങൾ ഒരു തുടക്കക്കാരനാണെങ്കിൽ: ഔദ്യോഗിക PyTorch Quickstart + ഒരു വീഡിയോ walkthrough. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് കാര്യങ്ങൾ വ്യക്തമായി മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കും.
- നിങ്ങൾ അടുത്ത ഘട്ടത്തിലേക്ക് കടക്കുകയാണെങ്കിൽ: ഔദ്യോഗിക എക്കോസിസ്റ്റം ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ + ദൈനംദിന ഉപയോഗത്തിനായുള്ള ഒരു പ്ലേലിസ്റ്റ്.
- നിങ്ങൾ ഒരു ഉൽപ്പന്നം പുറത്തിറക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ: ഔദ്യോഗിക പ്രകടനം/ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ഗൈഡുകൾ + നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം കുറിപ്പുകൾ + നിങ്ങൾ ശരിക്കും പരീക്ഷിച്ച ഒരു സെർവിംഗ് പാത.
താഴത്തെ വരി
PyTorch പഠിക്കുന്നത് ഒരു മലകയറ്റം പോലെ തോന്നേണ്ടതില്ല. കൃത്യതയ്ക്കും പുതിയ വിവരങ്ങൾക്കും ഔദ്യോഗിക ട്യൂട്ടോറിയലുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. കാര്യങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു വീഡിയോ ചേർക്കുക. തുടർന്ന് ചെറുതും ലളിതവുമായ എന്തെങ്കിലും നിർമ്മിക്കുക. ഇത് വീണ്ടും ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ കോഡിന് പ്രശ്നങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ, വിപുലമായ രേഖകൾ അവിടെയുണ്ട്, കൂടാതെ Sider.AI പോലുള്ള ടൂളുകൾക്ക് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും, തെറ്റുകൾ വ്യക്തമാക്കാനും സഹായിക്കാനാവും. ഒരു കാര്യം കൂടി: നിങ്ങളുടെ പരീക്ഷണങ്ങൾ ചെറുതായും വിജയങ്ങൾ വ്യക്തമായും നിലനിർത്തുക. നിങ്ങൾ സേവ് ചെയ്യുന്ന ഓരോ checkpoint-ഉം ഒരു വിജയമാണ്. PyTorch ഒരു ടൂൾകിറ്റാണ്, അതൊരു കടമ്പയല്ല—ഇന്ന് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഭാഗങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക, ബാക്കിയുള്ളവ അടുത്ത വാരാന്ത്യത്തിലേക്ക് മാറ്റിവെക്കുക.
റഫറൻസുകളും കൂടുതൽ വായനയ്ക്കായി
- ഔദ്യോഗിക PyTorch ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ: കൃത്യമായതും പുതിയതുമായ വിവരങ്ങൾ അടങ്ങിയ ഒരു തുടക്കം.
- Daniel Bourke-യുടെ PyTorch 101 വീഡിയോ (തുടക്കക്കാർക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാവുന്നത്).
- സമയക്രമവും ടിപ്പുകളും അടങ്ങിയ PyTorch പഠനത്തിനുള്ള പ്ലാൻ.
- നിലവിലെ മികച്ച ഉറവിടങ്ങൾക്കായുള്ള കമ്മ്യൂണിറ്റി തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ.
- ദൈനംദിന കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന PyTorch പ്ലേലിസ്റ്റ്.
- GPU സമയം പാഴാക്കാതിരിക്കാൻ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ട രീതി (Sider ഉൾപ്പെടെ).
പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ
Q1:തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച PyTorch ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
കൃത്യവും പുതിയതുമായ വിവരങ്ങൾ ലഭിക്കാൻ ഔദ്യോഗിക PyTorch Quickstart-ഉം Learn the Basics-ഉം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. കോഡിന് പിന്നിലെ കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു വീഡിയോ കാണുക—അതിനുശേഷം അതെ ദിവസം തന്നെ ഒരു ചെറിയ പ്രോജക്റ്റ് നിർമ്മിക്കുക.
Q2:ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഇല്ലാതെ എങ്ങനെ PyTorch വേഗത്തിൽ പഠിക്കാം?
ഒരു മൂന്ന്-ഘട്ട രീതി ഉപയോഗിക്കുക: ഒരു ഔദ്യോഗിക ട്യൂട്ടോറിയൽ ആദ്യം മുതൽ അവസാനം വരെ ചെയ്യുക, കാര്യങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ചെറിയ വീഡിയോ കാണുക, തുടർന്ന് കോഡിൽ ഒരു വേരിയബിൾ മാറ്റുക (ഡാറ്റാ സെറ്റ്, മോഡൽ ഹെഡ് അല്ലെങ്കിൽ ലേണിംഗ് റേറ്റ്). ചെറിയ വിജയങ്ങൾ, കൂടുതൽ സമയം പഠിക്കുന്നതിനേക്കാൾ നല്ലതാണ്.
Q3:കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനും NLP-യും പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന PyTorch ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
TorchVision, ടെക്സ്റ്റ്, ഓഡിയോ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ ഔദ്യോഗികമായി ലഭ്യമാണ്. കൂടാതെ ഡീബഗ്ഗിംഗ് പോലുള്ള കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ ഒരു പ്ലേലിസ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുക.
Q4:എൻ്റെ PyTorch മോഡൽ ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ ഞാൻ എന്തുചെയ്യണം?
ലേണിംഗ് റേറ്റ് കുറയ്ക്കുക, ടെൻസർ ആകൃതികൾ പ്രിന്റ് ചെയ്ത് പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക, പൈപ്പ്ലൈൻ ശരിയാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കുക. CPU vs. GPU പോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങളും ശ്രദ്ധിക്കുക.
Q5:Sider.AIക്ക് എന്നെ PyTorch വേഗത്തിൽ പഠിക്കാൻ സഹായിക്കാൻ കഴിയുമോ?
ഉവ്വ്—കോഡുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാനും, എറർ മെസ്സേജുകൾ മനസ്സിലാക്കാനും, മറ്റു വഴികൾ കണ്ടെത്താനും ഇത് സഹായിക്കും. ട്യൂട്ടോറിയലുകൾക്ക് പകരമായി ഇതിനെ കാണേണ്ടതില്ല; പഠനം എളുപ്പമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ടൂളായി ഇതിനെ കണക്കാക്കാം. 
