En ligne ou sur site, les cours de formation Horovod animés par un instructeur démontrent, grâce à une pratique interactive et concrète, comment utiliser Horovod pour exécuter des entraînements de apprentissage profond distribués et les mettre à l'échelle afin de les faire tourner en parallèle sur plusieurs GPU.
La formation Horovod est disponible en "formation en ligne en direct" ou en "formation sur site en direct". La formation en ligne en direct (alias "formation à distance en direct") est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation sur site en direct peut être dispensée localement, sur les sites des clients dans Calgary ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg situés dans Calgary.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
Calgary – Centre Altius
Centre Altius Bureau 2500, 500, 4e Avenue Sud-Ouest, Calgary, AB T2P 2V6, Calgary, Canada, T2P 2V6
Un Espace de Travail Prestigieux avec une Connexion Urbaine Sans Faille
Rejoignez le réseau d’affaires exclusif de Calgary à Altius Centre, relié à la ville par le Plus 15 Skywalk. Installez votre bureau en plein cœur du centre-ville, entouré d’entreprises dynamiques et de secteurs florissants.
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Cette formation en direct, animée par un instructeur et disponible en Calgary (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs ou aux data scientists souhaitant utiliser Horovod pour exécuter des entraînements d'apprentissage profond distribués et les mettre à l'échelle afin de les faire fonctionner sur plusieurs GPU en parallèle.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour démarrer des entraînements d'apprentissage profond.
Installer et configurer Horovod pour entraîner des modèles avec TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet.
Mettre à l'échelle l'entraînement en apprentissage profond avec Horovod pour l'exécuter sur plusieurs GPU.
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