Học sâu trên Azure Databricks với PyTorch

Luyện tập mô hình học sâu trên các tập dữ liệu lớn đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ và phối khí thông minh. Azure Databricks cung cấp một nền tảng thống nhất để tăng tải công việc học máy của bạn một cách liền mạch mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp. Chương trình học này hướng dẫn bạn từ các khái niệm cơ bản về dữ liệu đám mây đến đào tạo và phân phối các mạng nơron phức tạp. Bạn sẽ học cách tận dụng PyTorch trong hệ sinh thái Databricks và quy mô các công việc đào tạo của bạn qua nhiều nút. Bạn sẽ học được gì: Hiểu kiến trúc cốt lõi của Azure Databricks cho các khối lượng công việc học máy; Cấu hình cụm nút đơn và đa nút được tối ưu hóa cho học sâu; Tạo và huấn luyện mạng nơron PyTorch trực tiếp trong các cuốn sổ tay Databrick; Huấn lớp mô hình quy mô trên các cụm phân phối sử dụng TorchDistributor; Theo dõi thí nghiệm, Parameters, và mô hình artefacts sử dụng theo dõi MLflow tích hợp; Apply best practices for efficient data loading and preprocessing in a distributed environment. Chương trình học bắt đầu với các khái niệm cơ bản của quản lý cụm và môi trường học sâu trước khi chuyển sang thực hiện PyTorch. Sau đó bạn sẽ khám phá các cấu hình huấn luyện phân phối và các quy trình theo dõi thí nghiệm thông qua các giải thích rõ ràng và các đoạn mã có cấu trúc. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, người đam mê học máy và các nhà phát triển mới bắt đầu mô hình quy mô trên Azure Databricks. Một hiểu biết cơ bản về Python và các khái niệm mạng nơron được khuyến nghị, nhưng không cần kinh nghiệm trước đó với Databricks. Bắt đầu đọc hôm nay để giải phóng sức mạnh của học sâu phân phối trên đám mây.