Rozproszone uczenie głębokie z Horovod
Szkolenie wprowadza uczestników w świat rozproszonego treningu modeli deep learning z wykorzystaniem frameworka Horovod. Program został zaprojektowany tak, aby pokazać, jak efektywnie skalować trening modeli neuronowych na klastrach obliczeniowych. Podczas intensywnych warsztatów uczestnicy uczą się implementować rozproszone algorytmy treningu, optymalizować wydajność oraz zarządzać zasobami w środowisku rozproszonym. Zajęcia łączą teorię z praktycznymi ćwiczeniami na rzeczywistej infrastrukturze obliczeniowej.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
Współczesne organizacje coraz częściej potrzebują specjalistów kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Szkolenie wprowadza uczestników w świat rozproszonego treningu modeli deep learning z wykorzystaniem frameworka Horovod. Program został zaprojektowany tak, aby pokazać, jak efektywnie skalować trening modeli neuronowych na klastrach obliczeniowych.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą posiadać praktyczne umiejętności w zakresie implementacji i optymalizacji rozproszonego treningu deep learning, Zdobędą wiedzę dotyczącą architektury systemów rozproszonych, technik paralelizacji, optymalizacji komunikacji oraz zarządzania zasobami, Uczestnicy poznają metody efektywnego skalowania treningu, techniki debugowania oraz najlepsze praktyki w rozwoju systemów distributed ML. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.
Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Jest szczególnie wartościowe dla specjalistów MLOps odpowiedzialnych za infrastrukturę treningową, inżynierów AI optymalizujących procesy treningu, oraz architektów rozwiązań projektujących skalowalne systemy uczenia maszynowego, Program jest również odpowiedni dla zespołów wdrażających rozwiązania distributed ML w środowisku produkcyjnym.
Co wyróżnia nasze podejście?
W EITT wierzymy, że najlepsza nauka odbywa się przez praktykę. W ciągu 1 dnia intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.
Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.
Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.
Korzyści
- Zakresie implementacji i optymalizacji rozproszonego treningu deep learning
- Zdobędą wiedzę dotyczącą architektury systemów rozproszonych, technik paralelizacji, optymalizacji komunikacji oraz zarządzania zasobami
- Metody efektywnego skalowania treningu, techniki debugowania oraz najlepsze praktyki w rozwoju systemów distributed ML
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Przed rozpoczęciem szkolenia uczestnicy powinni posiadać praktyczne doświadczenie w trenowaniu modeli deep learning oraz podstawową znajomość systemów rozproszonych
- Wskazana jest również znajomość Pythona i podstaw administracji systemami
Program szkolenia
Architektura systemu rozproszonego
- Integracja z frameworkami ML
Modele komunikacji
- Podstawy MPI
- Implementacja treningu rozproszonego
- Strategie paralelizacji
- Synchroniczny i asynchroniczny SGD
- Optymalizacja komunikacji
Ring-allreduce
- Optymalizacja wydajności
- Zarządzanie pamięcią
Bandwidth i latency
- Profilowanie wydajności
Debugowanie
- Integracja i wdrożenie
- Integracja z systemami orkiestracji
- Monitoring rozproszonego treningu
Fault tolerance
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?
Do udziału w szkoleniu Rozproszone uczenie głębokie z Horovod zalecamy: Przed rozpoczęciem szkolenia uczestnicy powinni posiadać praktyczne doświadczenie w trenowaniu modeli deep learning oraz podstawową znajomość systemów rozproszonych; Wskazana jest również znajomość Pythona i podstaw administracji systemami.
W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?
Szkolenie trwa 1 dzień i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.
Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?
Szkolenie jest skierowane do: Jest szczególnie wartościowe dla specjalistów MLOps odpowiedzialnych za infrastrukturę treningową, inżynierów AI optymalizujących procesy treningu, oraz architektów rozwiązań projektujących skalowalne systemy uczenia maszynowego; Program jest również odpowiedni dla zespołów wdrażających rozwiązania distributed ML w środowisku produkcyjnym.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Dofinansowanie do 80% dla MŚP ze środków EFS
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Dofinansowanie do 100% dla pracodawców
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.