Kurzusleírás

Bevezetés

  • A Horovod jellemzők és koncepciók áttekintése
  • A támogatott keretrendszerek megértése

Telepítés és konfigurálás Horovod

  • A tárhelykörnyezet előkészítése
  • Horovod épület TensorFlow, Keras, PyTorch és Apache MXNet számára
  • Futás Horovod

Futás elosztott edzés

  • Edzéspéldák módosítása és futtatása a TensorFlow segítségével
  • Edzéspéldák módosítása és futtatása a Keras segítségével
  • Edzéspéldák módosítása és futtatása Py-velTorch
  • Edzéspéldák módosítása és futtatása a Apache MXNet segítségével

Az elosztott képzési folyamatok optimalizálása

  • Egyidejű műveletek futtatása több GPU-en
  • Hiperparaméterek hangolása
  • Teljesítmény automatikus hangolás engedélyezése

Hibaelhárítás

Összefoglalás, és következtetés

Követelmények

  • A gépi tanulás, különösen a mélytanulás megértése
  • Ismerkedés a gépi tanulási könyvtárakkal (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
  • Python programozási tapasztalat

Közönség

  • Fejlesztők
  • Adattudósok
  7 Hours
 

Résztvevők száma


Tanfolyam kezdete

Tanfolyam vége


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Vélemények (5)

Rokon tanfolyam

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 Hours

Deep Learning for Medicine

  14 Hours

Rokon kategóriák