Horovod を使用した分散ディープラーニングのトレーニングコース

Horovod は、TensorFlow、Keras、PyTorch、および Apache MXNet を使用して高速かつ効率的な分散ディープラーニングモデルを処理するためのオープンソースソフトウェアフレームワークです。単一 GPU の学習スクリプトを最小限のコード変更で複数の GPU やホストにスケールアップできます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者やデータサイエンティストが Horovod を使用して分散ディープラーニング訓練を実行し、それを複数の GPU に並列にスケールアップすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• ディープラーニング訓練を開始するための開発環境をセットアップします。
• TensorFlow、Keras、PyTorch、および Apache MXNet を使用してモデルを学習するために Horovod をインストールし、設定します。
• Horovod を使用してディープラーニング訓練を複数の GPU にスケールアップします。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースは Horovod に焦点を当てていますが、TensorFlow、Keras、PyTorch、および Apache MXNet のような他のソフトウェアツールやフレームワークも必要となる場合があります。特定の要件や好みがある場合はお知らせください。
• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。