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 trainings in Paris can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Paris, Opera Bourse
NobleProg Paris, 15, Rue Taitbout, Paris, france, 75009
Le centre d’affaires de Paris Opéra propose plus de 2 500m² d’espaces pour entreprendre et se réunir à 2 pas de l...
Le centre d’affaires de Paris Opéra propose plus de 2 500m² d’espaces pour entreprendre et se réunir à 2 pas de l’Opéra de Paris et des Grands Magasins. Proche de Opéra de Paris et boulevard Hausmann.
La place de l'Opéra est devenue un lieu incontournable du paysage parisien et des plus touristiques, au point de rencontre des très fréquentées lignes 3, 7 et 8 et à la jonction des grands axes parcourant le nord-ouest de la capitale. Elle est située au milieu d'un quartier d'affaires (sièges de sociétés diverses, banques, assurances) et de commerces (grands magasins, boutiques de luxe).
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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