From 204737fcc5213be86dc9b83f6db42bc7aefb574b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nicola Procopio Date: Mon, 27 Mar 2023 15:48:49 +0200 Subject: [PATCH] Translated documentation in italian (#22388) * updated toctree * added and translated mdx documents --- docs/source/it/_toctree.yml | 8 ++++++++ docs/source/it/perf_infer_gpu_many.mdx | 24 ++++++++++++++++++++++++ docs/source/it/perf_infer_special.mdx | 14 ++++++++++++++ docs/source/it/perf_train_special.mdx | 20 ++++++++++++++++++++ docs/source/it/perf_train_tpu.mdx | 20 ++++++++++++++++++++ 5 files changed, 86 insertions(+) create mode 100644 docs/source/it/perf_infer_gpu_many.mdx create mode 100644 docs/source/it/perf_infer_special.mdx create mode 100644 docs/source/it/perf_train_special.mdx create mode 100644 docs/source/it/perf_train_tpu.mdx diff --git a/docs/source/it/_toctree.yml b/docs/source/it/_toctree.yml index 630ade2212..47d90f9a9a 100644 --- a/docs/source/it/_toctree.yml +++ b/docs/source/it/_toctree.yml @@ -37,10 +37,18 @@ title: Addestramento efficiente su CPU - local: perf_train_cpu_many title: Addestramento efficiente su multiple CPU + - local: perf_train_tpu + title: Addestramento su TPU + - local: perf_train_special + title: Addestramento su Hardware Specializzato - local: perf_infer_cpu title: Inferenza Efficiente su CPU - local: perf_infer_gpu_one title: Inferenza su una GPU + - local: perf_infer_gpu_many + title: Inferenza Efficiente su GPU Multiple + - local: perf_infer_special + title: Inferenza su Hardware Specializzato - local: big_models title: Istanziare un big model - local: migration diff --git a/docs/source/it/perf_infer_gpu_many.mdx b/docs/source/it/perf_infer_gpu_many.mdx new file mode 100644 index 0000000000..5eeefa907d --- /dev/null +++ b/docs/source/it/perf_infer_gpu_many.mdx @@ -0,0 +1,24 @@ + + +# Inferenza Efficiente su GPU Multiple + +Questo documento contiene informazioni su come fare inferenza in maniera efficiente su GPU multiple. + + + +Nota: Un setup con GPU multiple può utilizzare la maggior parte delle strategie descritte nella [sezione con GPU singola](./perf_infer_gpu_one). Tuttavia, è necessario conoscere delle tecniche semplici che possono essere utilizzate per un risultato migliore. + + + +## `BetterTransformer` per inferenza più rapida + +Abbiamo recentemente integrato `BetterTransformer` per inferenza più rapida su multi-GPU per modelli su testo, immagini e audio. Controlla il documento con queste integrazioni [qui](https://huggingface.co/docs/optimum/bettertransformer/overview) per maggiori dettagli. diff --git a/docs/source/it/perf_infer_special.mdx b/docs/source/it/perf_infer_special.mdx new file mode 100644 index 0000000000..1e92190d19 --- /dev/null +++ b/docs/source/it/perf_infer_special.mdx @@ -0,0 +1,14 @@ + + +# Inferenza su Hardware Specializzato + +Questo documento sarà completato a breve con la documentazione per l'inferenza su hardware specializzato. Nel frattempo puoi controllare [la guida per fare inferenza sulle CPU](perf_infer_cpu). \ No newline at end of file diff --git a/docs/source/it/perf_train_special.mdx b/docs/source/it/perf_train_special.mdx new file mode 100644 index 0000000000..22ea6d73e3 --- /dev/null +++ b/docs/source/it/perf_train_special.mdx @@ -0,0 +1,20 @@ + + +# Addestramento su Hardware Specializzato + + + + Nota: Molte delle strategie introdotte nella [sezione sulla GPU singola](perf_train_gpu_one) (come mixed precision training o gradient accumulation) e [sezione multi-GPU](perf_train_gpu_many) sono generiche e applicabili all'addestramento di modelli in generale quindi assicurati di dargli un'occhiata prima di immergerti in questa sezione. + + + +Questo documento sarà presto completato con informazioni su come effettuare la formazione su hardware specializzato. diff --git a/docs/source/it/perf_train_tpu.mdx b/docs/source/it/perf_train_tpu.mdx new file mode 100644 index 0000000000..395caebcd0 --- /dev/null +++ b/docs/source/it/perf_train_tpu.mdx @@ -0,0 +1,20 @@ + + +# Addestramento su TPU + + + + Nota: Molte delle strategie introdotte nella [sezione sulla GPU singola](perf_train_gpu_one) (come mixed precision training o gradient accumulation) e [sezione multi-GPU](perf_train_gpu_many) sono generiche e applicabili all'addestramento di modelli in generale quindi assicurati di dargli un'occhiata prima di immergerti in questa sezione. + + + +Questo documento sarà presto completato con informazioni su come effettuare la formazione su TPU.