Rozproszone uczenie głębokie z Horovod

Opis

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.

Profil uczestnika

Szkolenie jest dedykowane inżynierom ML pracującym nad dużymi modelami wymagającymi treningu rozproszonego. 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.

Agenda

1. Wprowadzenie do Horovod
• Architektura systemu rozproszonego
• Integracja z frameworkami ML
• Modele komunikacji
• Podstawy MPI
2. Implementacja treningu rozproszonego
• Strategie paralelizacji
• Synchroniczny i asynchroniczny SGD
• Optymalizacja komunikacji
• Ring-allreduce
3. Optymalizacja wydajności
• Zarządzanie pamięcią
• Bandwidth i latency
• Profilowanie wydajności
• Debugowanie
4. Integracja i wdrożenie
• Integracja z systemami orkiestracji
• Monitoring rozproszonego treningu
• Fault tolerance
• Best practices

Korzyści

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.

Wymagane przygotowanie uczestników

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.

Zagadnienia

Program szkolenia obejmuje kluczowe aspekty rozproszonego treningu modeli deep learning. Uczestnicy poznają architekturę Horovod, techniki paralelizacji, optymalizację komunikacji, zarządzanie zasobami, monitoring wydajności oraz najlepsze praktyki operacyjne. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne aspekty implementacji i optymalizacji treningu rozproszonego.

Poznaj naszą firmę