Κατανεμημένο Βαθύ Μάθημα με το Horovod Κομμάτι εκπαίδευσης

Το Horovod είναι ένα ανοιχτού κώδικα πλαίσιο εργασίας που δημιουργήθηκε για να επιτρέπει γρήγορη και αποδοτική κατανεμημένη εκπαίδευση μοντέλων βαθούς μάθησης, χρησιμοποιώντας TensorFlow, Keras, PyTorch και Apache MXNet. Επιτρέπει την κλιμάκωση ενός σεναρίου εκπαίδευσης, το οποίο αρχικά σχεδιάστηκε για μία μόνο GPU, σε πολλές GPUs ή ακόμη και σε πολλούς διακομιστές, με ελάχιστες μόνο τροποποιήσεις στον κώδικα.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία με εκπαιδευτή, η οποία διεξάγεται ζωντανά (διαδικτυακά ή επί τόπου), απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Horovod για να εκτελέσουν κατανεμημένη εκπαίδευση βαθούς μάθησης και να κλιμακώσουν αποτελεσματικά φορτία εργασίας σε πολλές GPUs που λειτουργούν παράλληλα.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προετοιμάσουν και διαμορφώσουν ένα κατάλληλο περιβάλλον ανάπτυξης για εργασίες εκπαίδευσης βαθούς μάθησης.

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Horovod ώστε να λειτουργεί με TensorFlow, Keras, PyTorch και Apache MXNet.

• Κλιμακώσουν φορτία εργασίας βαθούς μάθησης χρησιμοποιώντας το Horovod για ταυτόχρονη εκτέλεση σε πολλές GPUs.

Μορφή του Μαθήματος

Το μάθημα παραδίδεται μέσω διαδραστικών διαλέξεων και συζητήσεων, υποστηριζόμενο από πλήθος ασκήσεων και πρακτικών συνεδρίων, συμπεριλαμβανομένης της χειροκίνητης εφαρμογής σε ένα ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

Ενώ το μάθημα εστιάζει πρωτίστως στο Horovod, μπορεί να περιλαμβάνει και συμπληρωματικά εργαλεία και πλαίσια εργασίας, όπως το TensorFlow, το Keras, το PyTorch και το Apache MXNet. Εάν έχετε συγκεκριμένες απαιτήσεις ή προτιμήσεις, παρακαλούμε ενημερώστε μας ώστε η εκπαίδευση να προσαρμοστεί ανάλογα.

Για την αίτηση μιας προσαρμοσμένης έκδοσης αυτής της εκπαίδευσης, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.