Online or onsite, instructor-led live Horovod training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use Horovod to run distributed deep learning trainings and scale it up to run across multiple GPUs in parallel.
Horovod training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live Horovod trainings in Liège can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallon...
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs ou aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Horovod pour exécuter des formations distribuées d'apprentissage profond et les mettre à l'échelle pour les exécuter sur plusieurs GPU en parallèle.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à exécuter des formations d'apprentissage profond.
Installer et configurer Horovod pour former des modèles avec TensorFlow, Keras, PyTorch, et Apache MXNet.
Mettre à l'échelle les formations d'apprentissage profond avec Horovod pour les exécuter sur plusieurs GPU.
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