Deep Learning op Azure Databricks met PyTorch

Het trainen van deep learning-modellen op grote datasets vereist een enorme rekenkracht en slimme orkestratie. Azure Databricks biedt een uniform platform om uw machine learning-workloads naadloos te schalen zonder complexe infrastructuur te beheren. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u van fundamentele cloudgegevensconcepten naar het trainen en distribueren van complexe neurale netwerken. U leert PyTorch te gebruiken binnen het Databricks-ecosysteem en uw trainingstaken op meerdere knooppunten te schalen. Wat u leert: Inzicht in de kernarchitectuur van Azure Databricks voor machine learning-workloads; Cluster met één knooppunt en cluster met meerdere knooppunten configureren die zijn geoptimaliseerd voor deep learning; PyTorch-neurale netwerken rechtstreeks in Databrick-notitieblokken bouwen en trainen; Modeltraining opschalen voor gedistribueerde clusters met TorchDistributor; Experimenten bijhouden, Gebruik best practices voor het efficiënt laden en voorverwerken van gegevens in een gedistribueerde omgeving, zoals het gebruik van MLflow-tracking. Het curriculum begint met fundamentele concepten van clusterbeheer en diepe leeromgevingen voordat het overgaat in hands-on PyTorch-implementaties. Vervolgens verkent u gedistribueerde trainingsconfiguraties en experimenteer u met het bijhouden van workflows door middel van duidelijke schriftelijke uitleg en gestructureerde codefragmenten. Deze cursus is bedoeld voor datawetenschappers, liefhebbers van machine learning en ontwikkelaars die nog niet bekend zijn met het schalen van modellen op Azure Databricks. Een basiskennis van Python en neurale netwerkconcepten wordt aanbevolen, maar er is geen eerdere ervaring met Databricks vereist. Begin vandaag nog met lezen om de kracht van gedistribueerde deep learning in de cloud te ontdekken.