En ligne ou sur site, les formations en direct animées par un formateur démontrent par une pratique interactive comment utiliser Horovod pour exécuter des entraînements de deep learning distribués et l'échelonner afin qu'il fonctionne simultanément sur plusieurs GPU.
La formation Horovod est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou de "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (également appelée "formation en direct à distance") se déroule par le biais d'un bureau distant interactif, accessible via DadeDesktop. La formation en direct sur site peut être organisée localement sur les lieux du client dans Montpellier ou dans les centres de formation corporatifs NobleProg situés à Montpellier.
NobleProg -- Votre Prestataire Local de Formation
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 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 Montpellier (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 le mettre à l'échelle pour l'exécuter sur plusieurs GPU en parallèle.
À la fin 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 la formation à l'apprentissage profond avec Horovod pour l'exécuter sur plusieurs GPU.
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