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. Strasbourg onsite live Horovod trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Strasbourg, gare de Kibitzenau
Le Lodge Business Center, 20 avenue du Neuhof , Strasbourg, France, 67100
Accès: face à la station de tram de la Kibitzenau, en ZFU.
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
Cette formation en Strasbourg (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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