PyTorch ile Azure Databricks üzerinde Derin Öğrenme

Büyük veri setleri üzerinde derin öğrenme modelleri eğitmek muazzam hesaplama gücü ve akıllı orkestrasyon gerektirir. Azure Databricks, karmaşık altyapıyı yönetmeden makine öğrenimi iş yüklerinizi sorunsuz bir şekilde ölçeklendirmek için birleştirilmiş bir platform sağlar. Bu metin tabanlı kurs, temel bulut veri kavramlarından karmaşık sinirsel ağları eğitmeye ve dağıtmaya kadar sizi yönlendirir. Databricks ekosistemi içinde PyTorch'u nasıl kullanacağınızı ve eğitim işlerinizi birden fazla düğüm üzerinden ölçeklendireceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Makine öğrenimi çalışma yükü için Azure Databricks'in çekirdek mimarisini anlayın; Derin öğrenme için optimize edilmiş tek düğümlü ve çoklu düğün kümelerini yapılandırın; PyTorch sinirsel ağlarını doğrudan Databrick'ler dizüstü bilgisayarlarında inşa edin ve eğitin; TorchDistributor kullanarak dağıtılmış kümeler arasında model eğitimini ölçeklendirin; Deneyleri izleyin, parametreleri ve entegre MLflow izleme kullanarak model objeleri; Dağıtılmış bir ortamda verimli veri yükleme ve ön işleme için en iyi uygulamaları uygulayın. Müfredat, PyTorch uygulamalarına geçmeden önce küme yönetimi ve derin öğrenme ortamlarının temel kavramlarıyla başlar. Daha sonra dağıtılmış eğitim konfigürasyonlarını ve deney izleme çalışma akışlarını açık yazılı açıklamalar ve yapısal kod parçaları aracılığıyla keşfedeceksiniz. Bu kurs veri bilimcileri, makine öğrenimi tutkunları ve Azure Databricks'te ölçeklenebilir modellere yeni başlayan geliştiriciler için tasarlanmıştır. Python ve sinir ağı kavramlarının temel anlayışı tavsiye edilir, ancak Databricks ile önceden bir deneyim gerekmez. Bulutta dağıtılmış derin öğrenmenin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.