Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Prezentare generală a caracteristicilor și conceptelor Horovod
- Înțelegerea cadrelor acceptate
Instalarea și configurarea Horovod
- Pregătirea mediului de găzduire
- Construirea Horovod pentru TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet
- Rularea Horovod
Executarea instruirii distribuite
- Modificarea și rularea exemplelor de instruire cu TensorFlow
- Modificarea și rularea exemplelor de instruire cu Keras
- Modificarea și rularea exemplelor de instruire cu PyTorch
- Modificarea și rularea exemplelor de instruire cu Apache MXNet
Optimizarea proceselor de instruire distribuite
- Efectuarea de operații concurente pe mai multe GPUs
- Reglarea hiperparametrilor
- Activarea ajustării automate a performanței
Rezolvarea problemelor
Rezumat și concluzie
Cerințe
- O înțelegere a Machine Learning, în special a învățării profunde
- Familiaritate cu bibliotecile de învățare automată (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Python experiență în programare
Audiență
- Dezvoltatori
- Oameni de știință în domeniul datelor
7 ore