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 componentelor RAPIDS
- Concepte de calcul pe GPU
Începutul Lucrului
- Instalarea RAPIDS
- cuDF, cUML și Dask
- Primitivi, algoritmi și API-uri
Gestionarea și Antrenarea Datelor
- Pregătirea datelor și ETL
- Crearea unui set de antrenament folosind XGBoost
- Testarea modelului de antrenament
- Lucrul cu array-uri CuPy
- Utilizarea cadrelor de date Apache Arrow
Vizualizarea și Implementarea Modelelor
- Analiza grafică cu cuGraph
- Implementarea Multi-GPU cu Dask
- Crearea unui tablou de bord interactiv cu cuXfilter
- Exemple de inferență și predicție
Depanare
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Familiaritate cu CUDA
- Experiență în programarea Python
Publicul Țintă
- Oameni de știință ai datelor
- Dezvoltatori
14 Ore