Online or onsite, instructor-led live Horovod training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use Horovod to run distributed deep learning trainings and scale it up to run across multiple GPUs in parallel.
Horovod training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live Horovod training can be carried out locally on customer premises in Montpellier or in NobleProg corporate training centers in Montpellier.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Montpellier, Garosud
NobleProg Montpellier, 48, rue Claude Balbastre, Montpellier, france, 34070
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt ...
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt Sabine direction Saint Jean de Védas puis le bus « La Ronde » arrêt Patrice Lumumba.
-Accès en voiture depuis l’A9 sortie 31 « Saint Jean de Védas » Montpellier Ouest, croix d’argent MOSSON.
-Accès en train depuis la gare Saint Roch ligne Tram 2 direction Saint Jean de Védas arrêt victoire 2.
– Accès en avion depuis l’aéroport de Montpellier à 10 minutes en voitures sortie 31 de l’A9 direction Barcelone ou en bus depuis l’aéroport ligne 120 jusqu’à place de l’Europe puis Tram ligne 2 direction Saint jean de Védas arrêt Victoire 2
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs ou aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Horovod pour exécuter des formations distribuées d'apprentissage profond et les mettre à l'échelle pour les exécuter sur plusieurs GPU en parallèle.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à exécuter des formations d'apprentissage profond.
Installer et configurer Horovod pour former des modèles avec TensorFlow, Keras, PyTorch, et Apache MXNet.
Mettre à l'échelle les formations d'apprentissage profond avec Horovod pour les exécuter sur plusieurs GPU.
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