Курс за обучение по Разпределено дълбоко обучение с Horovod

Horovod е рамка с отворен код, създадена за осигуряване на бързо и ефективно разпределено обучение на модели за дълбоко обучение, използвайки TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet. Тя позволява скрипт за обучение, първоначално разработен за една GPU, да бъде мащабиран към множество GPU или дори множество хостове с минимални промени в кода.

Тази инструктажна, насочена към живото обучение, налична както онлайн, така и на място, е предназначена за разработчици и учени по данни, които искат да използват Horovod за извършване на разпределено обучение в областта на дълбокото обучение и ефективно мащабиране на работни натоварвания върху множество GPU, работещи паралелно.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Подготвят и конфигурират подходяща среда за разработка за задачи по обучение на дълбоко обучение.

• Инсталират и настройват Horovod за работа с TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet.

• Мащабират работни натоварвания за дълбоко обучение, използвайки Horovod, за да работят едновременно на множество GPU.

Формат на курса

Курсът се провежда чрез интерактивни лекции и дискусии, подкрепени от множество упражнения и практически сесии, включително практически реализации в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

Въпреки че курсът се фокусира предимно върху Horovod, той може да включва и допълнителни инструменти и рамки като TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet. Ако имате специфични изисквания или предпочитания, моля, уведомете ни, за да може обучението да бъде адаптирано съответно.

За да поискате персонализирана версия на това обучение, моля, свържете се с нас, за да уредим.