Formation Apprentissage profond distribué avec Horovod

Horovod est un cadre de travail open-source conçu pour permettre un entraînement distribué rapide et efficace de modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet. Il permet de mettre à l'échelle un script d'entraînement initialement conçu pour un seul GPU sur plusieurs GPU, voire sur plusieurs hôtes, avec des modifications de code minimales.

Cette formation en présentiel ou à distance est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données souhaitant exploiter Horovod pour effectuer des entraînements d'apprentissage profond distribués et mettre à l'échelle efficacement leurs charges de travail sur plusieurs GPU fonctionnant en parallèle.

À la fin de la formation, les participants seront capables de :

• Préparer et configurer un environnement de développement adapté aux tâches d'entraînement d'apprentissage profond.

• Installer et configurer Horovod pour qu'il fonctionne avec TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet.

• Mettre à l'échelle les charges de travail d'apprentissage profond en utilisant Horovod pour les exécuter simultanément sur plusieurs GPU.

Format de la formation

La formation est dispensée sous forme de conférences interactives et de discussions, soutenues par de nombreux exercices et séances pratiques, y compris des mises en œuvre concrètes dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

Tandis que la formation se concentre principalement sur Horovod, elle peut également impliquer des outils et cadres de travail complémentaires tels que TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet. Si vous avez des exigences ou préférences particulières, veuillez nous en informer afin que la formation puisse être adaptée en conséquence.

Pour demander une version personnalisée de cette formation, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.