Κατανεμημένη Βαθιά Μάθηση με το Horovod Κομμάτι εκπαίδευσης

Το Horovod είναι ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα που δημιουργήθηκε για να επιτρέπει γρήγορη και αποδοτική κατανεμημένη εκπαίδευση μοντέλων βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow, Keras, PyTorch και Apache MXNet. Επιτρέπει σε ένα σενάριο εκπαίδευσης που αρχικά σχεδιάστηκε για μία GPU να επεκταθεί σε πολλές GPU ή ακόμα και σε πολλούς κεντρικούς υπολογιστές με ελάχιστες τροποποιήσεις στον κώδικα.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή — διαθέσιμη τόσο διαδικτυακά όσο και επί τόπου — απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Horovod για να πραγματοποιήσουν κατανεμημένη εκπαίδευση βαθιάς μάθησης και να κλιμακώσουν αποδοτικά τους φόρτους εργασίας σε πολλές GPU που εκτελούνται παράλληλα.

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

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

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

• Κλιμακώσουν φόρτους εργασίας βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το Horovod για να εκτελούνται ταυτόχρονα σε πολλές GPU.

Μορφή του Μαθήματος

Το μάθημα παραδίδεται μέσω διαδραστικών διαλέξεων και συζητήσεων, που υποστηρίζονται από πολλές ασκήσεις και πρακτικές συνεδρίες, συμπεριλαμβανομένης της υλοποίησης πρακτικής άσκησης σε ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

Παρόλο που το μάθημα επικεντρώνεται κυρίως στο Horovod, μπορεί επίσης να περιλαμβάνει συμπληρωματικά εργαλεία και πλαίσια όπως TensorFlow, Keras, PyTorch και Apache MXNet. Αν έχετε συγκεκριμένες απαιτήσεις ή προτιμήσεις, παρακαλούμε ενημερώστε μας ώστε η εκπαίδευση να προσαρμοστεί αναλόγως.

Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη έκδοση αυτής της εκπαίδευσης, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.