Formation Apprentissage profond distribué avec Horovod

Horovod est un framework open-source conçu pour permettre l'entraînement rapide et efficace de modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet. Il permet d'adapter un script d'entraînement initialement conçu pour un seul GPU afin de s'exécuter sur plusieurs GPU ou même sur plusieurs hôtes, avec des modifications minimales du code.

Cette formation en présentiel ou à distance, dispensée par un instructeur, s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent tirer parti de 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 à l'aide de Horovod pour s'exécuter simultanément sur plusieurs GPU.

Format de la formation

La formation est délivrée sous forme de cours interactifs et de discussions, appuyés par de nombreux exercices et sessions pratiques, y compris la mise en œuvre directe dans un laboratoire en temps réel.

Options de personnalisation de la formation

Bien que la formation se concentre principalement sur Horovod, elle peut également inclure des outils et frameworks complémentaires tels que TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet. Si vous avez des exigences ou des préférences particulières, veuillez nous le faire savoir afin que la formation puisse être adaptée en conséquence.

Pour demander une version personnalisée de cette formation, veuillez nous contacter pour en discuter.