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Programa do Curso
Introdução
- Visão geral das características e conceitos de Horovod
- Compreender as estruturas suportadas
Instalação e configuração Horovod
- Preparando o ambiente de hospedagem
- Construindo o Horovod para TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet
- Executando o Horovod
Execução do treino distribuído
- Modificar e executar exemplos de treino com o TensorFlow
- Modificar e executar exemplos de treino com o Keras
- Modificar e executar exemplos de treino com PyTorch
- Modificar e executar exemplos de treino com o Apache MXNet
Otimização de processos de formação distribuídos
- Execução de operações simultâneas em vários GPUs
- Ajustar hiperparâmetros
- Ativar o ajuste automático do desempenho
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Um entendimento de aprendizado de máquina, especificamente aprendizado profundo
- Familiaridade com bibliotecas de aprendizado de máquina (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Experiência em programação Python
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
7 horas
Declaração de Clientes (5)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso - Advanced Deep Learning
examples based on our data