Horovod ile Dağıtılmış Derin Öğrenme Eğitimi

Horovod, TensorFlow, Keras, PyTorch ve Apache MXNet kullanarak derin öğrenme modellerinin hızlı ve verimli bir şekilde dağıtılmış olarak eğitilmesini sağlayan açık kaynaklı bir çerçevedir. Tek bir GPU için tasarlanmış bir eğitim betiğinin, koda yalnızca minimal değişiklikler yapılarak birden fazla GPU'ya hatta birden fazla ana makineye ölçeklendirilmesine olanak tanır.

Hem çevrimiçi hem de yerinde sunulan bu eğitmen eşliğinde verilen canlı eğitim; Horovod'u kullanarak dağıtılmış derin öğrenme eğitimi gerçekleştirmek ve iş yüklerini paralel çalışan birden fazla GPU üzerinde verimli bir şekilde ölçeklendirmek isteyen yazılım geliştiriciler ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaklardır:

• Derin öğrenme görevleri için uygun bir geliştirme ortamı hazırlamak ve yapılandırmak.

• TensorFlow, Keras, PyTorch ve Apache MXNet ile çalışacak şekilde Horovod'u kurmak ve yapılandırmak.

• Horovod kullanarak derin öğrenme iş yüklerini aynı anda birden fazla GPU üzerinde çalışacak şekilde ölçeklendirmek.

Eğitim Formatı

Eğitim, interaktif anlatım ve tartışmaların yanı sıra, canlı bir laboratuvar ortamında uygulanan çok sayıda alıştırma ve pratik oturumlarla desteklenerek sunulmaktadır.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

Eğitim öncelikli olarak Horovod'a odaklansa da, TensorFlow, Keras, PyTorch ve Apache MXNet gibi tamamlayıcı araçlar ve çerçeveler de içerebilir. Özel gereksinimler veya tercihleriniz varsa, lütfen bize bildirin; böylece eğitim buna göre özelleştirilebilir.

Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.