Deep Learning auf Azure Databricks mit PyTorch

Das Training von Deep-Learning-Modellen auf großen Datensätzen erfordert immense Rechenleistung und intelligente Orchestrierung. Azure Databricks bietet eine einheitliche Plattform, mit der Sie Ihre Machine-Learning-Workloads nahtlos skalieren können, ohne eine komplexe Infrastruktur verwalten zu müssen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von grundlegenden Cloud-Datenkonzepten bis hin zum Training und der Verteilung komplexer neuronaler Netze. Sie lernen, PyTorch im Databricks-Ökosystem zu nutzen und Ihre Trainingsaufträge über mehrere Knoten zu skalieren. Sie lernen: Die Kernarchitektur von Azure Databricks für Machine Learning-Workloads kennen; für Deep Learning optimierte Cluster mit einem oder mehreren Knoten konfigurieren; PyTorch-Neuralnetze direkt in Databrick-Notebooks erstellen und trainieren; Modelltraining verteilter Cluster mithilfe von TorchDistributor skalieren; Experimente verfolgen, Anwenden von Best Practices für das effiziente Laden und Vorverarbeiten von Daten in einer verteilten Umgebung, z. B. in einer MLflow-Umgebung. Der Lehrplan beginnt mit grundlegenden Konzepten des Cluster-Managements und Deep-Learning-Umgebungen, bevor er sich praktischen PyTorch-Implementierungen widmet. Anschließend werden Sie verteilte Trainingskonfigurationen und Experiment-Tracking-Workflows anhand klarer schriftlicher Erklärungen und strukturierter Code-Snippets erkunden. Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Machine Learning-Enthusiasten und Entwickler, die sich noch nicht mit der Skalierung von Modellen in Azure Databricks auskennen. Ein grundlegendes Verständnis von Python und neuronalen Netzwerkkonzepten wird empfohlen, aber keine Vorkenntnisse mit Databricks sind erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit von verteiltem Deep Learning in der Cloud zu erschließen.