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Temario del curso
Introducción
- Visión general de las características y conceptos de Horovod
- Comprensión de los frameworks compatibles
Instalación y configuración de Horovod
- Preparación del entorno de alojamiento
- Compilación de Horovod para TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet
- Ejecución de Horovod
Ejecución de entrenamiento distribuido
- Modificación y ejecución de ejemplos de entrenamiento con TensorFlow
- Modificación y ejecución de ejemplos de entrenamiento con Keras
- Modificación y ejecución de ejemplos de entrenamiento con PyTorch
- Modificación y ejecución de ejemplos de entrenamiento con Apache MXNet
Optimización de los procesos de entrenamiento distribuido
- Ejecución de operaciones concurrentes en múltiples GPUs
- Ajuste de hiperparámetros
- Habilitación del ajuste automático de rendimiento
Resolución de problemas
Resumen y conclusiones
Requerimientos
- Comprensión del aprendizaje automático, específicamente del aprendizaje profundo
- Familiaridad con las bibliotecas de aprendizaje automático (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Experiencia en programación con Python
Público objetivo
- Desarrolladores
- Científicos de datos
7 Horas
