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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über die Funktionen und Konzepte von Horovod
- Verstehen der unterstützten Frameworks
Installieren und Konfigurieren Horovod
- Vorbereiten der Hosting-Umgebung
- Aufbau von Horovod für TensorFlow, Keras, PyTorch und Apache MXNet
- Ausführen von Horovod
Verteiltes Training durchführen
- Ändern und Ausführen von Trainingsbeispielen mit TensorFlow
- Ändern und Ausführen von Trainingsbeispielen mit Keras
- Ändern und Ausführen von Trainingsbeispielen mit PyTorch
- Ändern und Ausführen von Trainingsbeispielen mit Apache MXNet
Optimierung verteilter Ausbildungsprozesse
- Gleichzeitige Ausführung von Operationen auf mehreren GPUs
- Abstimmung von Hyperparametern
- Aktivieren von Autotuning der Leistung
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Verständnis für maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning
- Vertrautheit mit Bibliotheken für maschinelles Lernen (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Python-Programmiererfahrung
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
7 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurs - Advanced Deep Learning
examples based on our data